segmentation op• Data kinds: image → region
• Call: fullseye.apply(img, "sk_sauvola", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: var_threshold (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ sk_sauvola: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ sk_sauvola: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
Sauvola का local adaptive threshold। हर pixel के आसपास के local mean और standard deviation से स्थानीय threshold तय करने वाली विधि, जो असमान रोशनी वाले document images के binarisation (अक्षर निकालने) के लिए बनाई गई है।
HALCON के var_threshold (Threshold an image by local mean and standard deviation analysis.) के समकक्ष है। Implementation v > filters.threshold_sauvola(v, window_size=2*int(a*6)+3) है —— a स्थानीय window के आकार को 3–15 (विषम) पर sweep करता है (जितना छोटा, असमान रोशनी के प्रति उतना मज़बूत, लेकिन गणना ज़्यादा बारीक होती है और noise के प्रति भी ज़्यादा संवेदनशील)। b उपयोग नहीं होता। k, r parameters skimage के defaults पर रहते हैं।
Border handling: किनारे के pixel को दोहराए बिना mirror होता है (d c b | a b c d, OpenCV का BORDER_REFLECT_101) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
• gallery2d_segmentation family guide
• 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।
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।
sk_sauvola 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py
• threshold_family_agreement — py -3.11 examples/threshold_family_agreement.py
region को input के रूप में लेते हैं)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_niblack
*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)।*
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