world op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.world_grains_voronoi(n: 'int' = 36, seed: 'int' = 0, *, size=(192, 192), jitter: 'float' = 0.8, boundary_width: 'float' = 1.5, noise: 'float' = 0.02) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segworld; segworld.world_grains_voronoi(n: 'int' = 36, seed: 'int' = 0, *, size=(192, 192), jitter: 'float' = 0.8, boundary_width: 'float' = 1.5, noise: 'float' = 0.02) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("world_grains_voronoi"))
Voronoi grain की दुनिया: lattice के खानों से n चुनकर jitter जितना हिलाए गए seed, label = सबसे निकट seed का क्रमांक (1..n)।
Image = हर grain की brightness (0.4-0.75) × grain boundaries की गहरी रेखाएँ (चौड़ाई boundary_width, boundary तक की दूरी के closed form से बनाई गई) + noise। कोई background नहीं है (हर pixel किसी न किसी grain का है)।
Returns: image, labels, edge_distance (हर pixel से grain boundary तक की दूरी), truth = {n, seeds (n, 2), areas (polygons, shoelace formula), edge_length_total (भीतरी edges की लंबाइयों का योग), n_edges, polygons, boundary_width, total_area = H·W}।
• halcon_segmentation family guide
• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentations की scoring और ground truth वाले synthetic worlds — कौन-सा metric किस failure को नहीं देख पाता
• 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।
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py
table को input के रूप में लेते हैं)world)world_blobs_touching · world_parts_with_shadow · world_texture_regions · world_gradient_illumination · world_thin_structures · lens_area · voronoi_cells
*Provenance: segworld.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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