contour_to_img — 2D `bridge` op

• Data kinds: contour → image

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

contour_to_img: input → output

*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):

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

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

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

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ contour_to_img: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ contour_to_img: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

XLD contour को उसी contour के अपने coordinate system में वापस draw करता है —— 43 ops contour बनाते हैं, फिर भी image में बदल सकने वाला 1 भी op नहीं था।

figure generator contour को polyline से बनाता है, लेकिन वह tool के अंदर का implementation है और registered op से बुलाया नहीं जा सकता (न fullseye.apply में दिखता है न Studio में)।

• a → रेखा की मोटाई 1 + int(2a) (1 से 3 pixel)।

• b → गहराई देने का तरीका। b < 0.5 पर सब एक जैसी गहराई, b >= 0.5 पर जितने ज़्यादा point वाला contour, उतना गहरा (rank के अनुसार 0.15 से 0.85 में बाँटा जाता है)। कौन-से मुख्य contour हैं यह एक नज़र में पता चलता है।

• लौटाता है: contour के shape (मूल image का आकार) वाला float64, सफ़ेद पर गहरी रेखाएँ। ★1 भी contour न हो तो कोरा पन्ना लौटाता है (काला board नहीं बनाता)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_bridge 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।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
contour_to_img 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_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

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

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

इसी category के (`bridge`)

img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume

*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)।*

contour_to_img — 2D bridge op