contour op• Data kinds: image → contour
• Call: fullseye.apply(img, "edges_sub_pix", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: edges_sub_pix (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
*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):
▸ edges_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):
▸ edges_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)।*
सब-पिक्सेल सटीकता से किनारे के कंटूर निकालना। ग्रेडिएंट और उसकी लंब दिशा (gradient_normals) निकालता है, नॉन-मैक्सिमम सप्रेशन (Canny जैसा: लंब दिशा में दोनों पड़ोसियों से मज़बूत पिक्सेल ही) से एक पिक्सेल चौड़ा करता है, सीमा (0.15+0.5*a, अधिकतम ग्रेडिएंट से सामान्यीकृत ताक़त) से ऊपर के पिक्सेलों को वक्र के साथ क्रमबद्ध कंटूर में जोड़ता है (शाखा बिंदुओं पर अलग कंटूर, बंद किनारा अपने आरंभ बिंदु पर बंद), और परवलय फ़िटिंग से हर बिंदु को लंब दिशा में सब-पिक्सेल स्थिति तक परिष्कृत करता है (subpixel_refine_edges, ops पक्ष के समान नाम वाले op के साथ साझा कार्यान्वयन —— 2026-09-02 के सुधार से सचमुच सब-पिक्सेल बना; पुराना कार्यान्वयन पूर्णांक पिक्सेल निर्देशांक लौटाता था)। HALCON के edges_sub_pix (Extract sub-pixel precise edges using Deriche, Lanser, Shen, or Canny filters.) के समतुल्य।
हर कंटूर के बिंदु वक्र के साथ क्रम में हैं (पड़ोसी बिंदुओं में लगभग 1 px), इसलिए length_xld किनारे की लंबाई और area_center_xld / circularity_xld बंद किनारे से घिरी आकृति माप सकते हैं (r = 18 px की चकती में length_xld लगभग 113 px = 2πr)।
★2026-11-03 तक सीमा से ऊपर की 2〜3 px चौड़ी पट्टी के पिक्सेल रास्टर क्रम में ही एक कंटूर बनाए जाते थे —— उसी चकती में length_xld 2508 px (बिंदु हर पंक्ति में आगे-पीछे जाते थे)। बिंदु-क्रम पर निर्भर न रहने वाली मात्राएँ (fit_line_contour_xld जैसी रेखा फ़िटिंग) पहले के मानों के क़रीब रहती हैं।
a किनारे की ताक़त की सीमा बदलता है। b का उपयोग नहीं होता।
Raises:
FsValueError: NaN / inf वाली छवि।
• gallery2d_contour_measure 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।
edges_sub_pix 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py
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
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_contours_xld
*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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