sp_saddle_points_sub_pix — 2D subpix op

• Data kinds: image → contour

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

• HALCON समकक्ष: saddle_points_sub_pix (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):

▸ sp_saddle_points_sub_pix: 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):

▸ sp_saddle_points_sub_pix: 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)।*

उपयोग

Gray value surface के saddle points को sub-pixel सटीकता से पहचानता है (HALCON saddle_points_sub_pix के समकक्ष)।

जिन pixels पर 3x3 2nd-order surface fit का Hessian matrix indefinite होता है (det H < 0, दोनों principal curvatures के चिह्न विपरीत), उन्हें saddle point के उम्मीदवार माना जाता है, और केवल वे रखे जाते हैं जिनका gradient 0 वाला point cell के अंदर (|dx|,|dy| <= 0.5) आता है। a saddle की शक्ति (छोटे principal curvature का निरपेक्ष मान) के threshold को 1e-4 से 0.0201 तक बदलता है (thr = 1e-4 + 0.02*a)। b उपयोग नहीं होता। return value CONTOUR है, coordinates की इकाई input image के pixels है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_geometry family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए

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।

sp_saddle_points_sub_pix 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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

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

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

इसी category के (subpix)

sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_critical_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center

*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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