contour op• Data kinds: color → contour
• Call: fullseye.apply(img, "edges_color_sub_pix", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: edges_color_sub_pix (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):
▸ edges_color_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)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ edges_color_sub_pix: 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):
▸ edges_color_sub_pix: दूसरी images पर output (docs site)
Colour edges पर connected components को contour के रूप में निकालता है। इसे HALCON के edges_color_sub_pix (Deriche/Shen/Canny से sub-pixel सटीकता वाले colour edges निकालना) के समकक्ष माना जाता है, लेकिन implementation sub-pixel सटीकता वाला नहीं है——_edges_color की gradient strength को threshold से binarise करके, 8-connectivity labeling (scipy.ndimage.label) से जोड़े गए pixel coordinates को सीधे contour points के रूप में लौटाता है (सभी coordinates integer grid पर)। 3 pixels से छोटे components छोड़ दिए जाते हैं।
a threshold 0.15 + 0.5 * a को बदलता है (जितना बड़ा, उतने कम contours)। b उपयोग नहीं होता। return value (लौटाया गया मान) {"shape":..., "cs": [हर contour की (N,2) coordinate array]} है।
• 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।
cfa_to_rgb 0.50 0.50 edges_color_sub_pix 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.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 · edges_sub_pix · lines_gauss · select_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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