r2_union1 — 2D region op

• Data kinds: region → region

• Call: fullseye.apply(img, "r2_union1", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: union1 (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

r2_union1: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ r2_union1: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ r2_union1: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

सभी connected components का एक mask में union (labels का OR)।

foreground mask (> 0.5) को scipy.ndimage.label से connected components में label करता है, और label > 0 को वापस 1.0 करके 1 mask के रूप में लौटाता है। यह सभी components का union है, इसलिए परिणाम "इनपुट को 0/1 में normalise करने" जैसा ही होता है (वास्तविक प्रभाव मानों को 2 स्तरों में binary करना और non-finite मानों को हटाना है)। a, b उपयोग नहीं होते।

return value (लौटाया गया मान) इनपुट के समान shape का float64 0/1 mask है। foreground न हो तो सभी शून्य। 0.5 या उससे कम के grey मान और NaN/Inf सभी background बन जाते हैं। कई label मानों वाली label image मिलने पर भी label संख्याओं का भेद मिट जाता है और एकल foreground mask बनता है (हर label को अलग निकालना हो तो r3_label_to_region)। pipeline में इसका स्थान यह स्पष्ट करना है कि "region को 1 object के रूप में संभाला जाता है"; component-स्तर का चयन (select_shape / r2_sort_region) इस op से पहले रखा जाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_region family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

threshold 0.50 0.50
r2_union1 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (region को input के रूप में लेते हैं)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

इसी category के (region)

reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region


*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.