count_contours — 2D `features` op

• Data kinds: contour → feature

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

• HALCON समकक्ष: count_obj (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

count_contours: 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

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

▸ count_contours: stages का figure (docs site)

उपयोग

Contours (objects) की संख्या लौटाने वाला feature। HALCON के count_obj (Number of objects in a tuple.) के समकक्ष है।

a, b उपयोग नहीं होते। यह केवल contour list की लंबाई जैसी की तैसी लौटाता है।

• input XLD contour dict {"shape": (H, W), "cs": [(N_i, 2), ...]} है। गिना जाता है cs के element की संख्या; हर contour के point की संख्या, लंबाई और बंद है या नहीं, यह नहीं देखा जाता (1 point वाला contour भी 1 गिना जाता है)।

• return value np.float64 (sort feature) है। 0 contour पर 0.0।

• value इस पर निर्भर है कि पिछला contour extraction (sk_find_contours / edges_sub_pix / hx_gen_contours_skeleton) किस तरह बाँटता है — समान आकार में भी 1 pixel की दरार से संख्या बढ़ जाती है। संख्या stable रखनी हो तो बीच में select_contours (लंबाई से चयन) या hx_union_adjacent_contours रखें।

• "वस्तुओं की संख्या" के रूप में उपयोग करना हो तो connection (region के connected component) + count_regions जैसा तरीका दरारों के प्रति अधिक robust है।

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।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
count_contours 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 · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*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)।*

count_contours — 2D features op