segmentation op• Data kinds: image → region
• Call: fullseye.apply(img, "zero_crossing", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: zero_crossing (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):
▸ zero_crossing: 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):
▸ zero_crossing: 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)।*
Laplacian (Gaussian smoothing सहित, sigma 0.5+2*a) का चिह्न जहाँ बदलता है उन pixels (zero crossings) को पहचानता है। LoG के zero crossings edge की position उच्च सटीकता से दिखाने के लिए जानी जाने वाली classic detection विधि। HALCON के zero_crossing (Extract zero crossings from an image.) के समकक्ष है।
a Gaussian smoothing के sigma को sweep करता है। b उपयोग नहीं होता। ऊर्ध्वाधर या क्षैतिज किसी भी दिशा में चिह्न का बदलना zero crossing माना जाता है (विकर्ण दिशाएँ सीधे नहीं जाँची जातीं)।
Border handling: किनारे के pixel को दोहराकर mirror होता है (d c b a | a b c d, scipy का default reflect) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।
• 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।
zero_crossing 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.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_sauvola
*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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