xsk_blob_dog — 2D features op

• Data kinds: image → feature

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

*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):

▸ xsk_blob_dog: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ xsk_blob_dog: knob b को बदलने का figure (docs site)

उपयोग

Blobs (धब्बे जैसी संरचनाओं) की पहचानी गई संख्या (LoG/DoG/DoH में से किसी एक से पहचान)।

skimage.feature के Laplacian of Gaussian (LoG) / Difference of Gaussian (DoG) / Determinant of Hessian (DoH) में से किसी एक (यह code 3 प्रकारों को साझा implementation में रखता है, और कौन-सा उपयोग होगा यह इस पर निर्भर है कि caller ने इसे किस op नाम से register किया — xsk_blob_log / xsk_blob_dog / xsk_blob_doh —) का उपयोग करके blobs पहचानता है और उनकी संख्या सीधे लौटाता है (feature आउटपुट)।

a खोजे जाने वाले अधिकतम scale max_sigma को 5-25 की range में बदलता है (जितना बड़ा, उतने बड़े blobs तक पकड़ता है)। b detection threshold threshold को 0.02-0.17 में बदलता है (जितना छोटा, उतने कमज़ोर blobs तक पकड़ता है, और detection की संख्या बढ़ने की संभावना होती है)। 3 विधियों की गति और सटीकता अलग है (LoG सबसे सटीक है पर धीमा, DoH edges पर मज़बूत है पर छोटे blobs में कमज़ोर, आदि)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_features 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।

xsk_blob_dog 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

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

identity · feature_to_img

इसी category के (features)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*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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