region op• Data kinds: region → region
• Call: fullseye.apply(img, "em_skeleton", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*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):
▸ em_skeleton: 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):
▸ em_skeleton: दूसरी images पर output (docs site)
Eckhardt–Maderlechner प्रकार की invariant thinning (HALCON skeleton के ही परिवार की)।
स्रोत: U. Eckhardt, G. Maderlechner, "Invariant Thinning", Int. J. Pattern Recognition and AI 7:1115-1144 (1993)। implementation के नियम M. Couprie "Note on fifteen 2D parallel thinning algorithms" की EM93 परिभाषा का पालन करने वाला clean-room implementation हैं। उसी note में प्रकाशित EM93 के reference output से मिलान किया गया: shape 1 में skeleton का pixel समूह bit-स्तर पर मेल खाता है (724/724), shapes 2/3 में pixels की संख्या प्रकाशित मानों से मेल खाती है (2434 / 3895)। tests/test_regions2.py::test_em_skeleton_matches_published_em93_reference। (वास्तविक HALCON के साथ सीधा मिलान नहीं किया गया है, पर HALCON जिस प्रकाशित algorithm पर आधारित है उसके reference output से यह मेल खाता है):
interior = वह pixel जिसके सभी 4-पड़ोसी foreground हैं
simple = (8,4) simple point (foreground का 8-connected component 1 ∧ सटा हुआ background का 4-connected component 1)
perfect = किसी 4-दिशा का पड़ोसी interior है, और उसकी विपरीत दिशा background है
"simple और perfect दोनों वाले सभी pixels को एक साथ हटाना" fixed point तक दोहराया जाता है
टिप्पणी: note के प्रतिलेखन को शब्दशः "simple को केवल strong (4) connected components से गिनना" मानकर implement करने पर parallel deletion विकर्ण पुलों को एक साथ गिरा देता है और topology टूट जाती है (प्रति-उदाहरण पर मापा गया)। simple को मानक (8,4) simple point मानने वाला यह implementation reference output से bit-स्तर पर मेल खाया, इसलिए यह पुष्टि होती है कि यही EM93 की सही व्याख्या है।
पूर्णतः parallel, सममित (90 डिग्री rotation/mirror के साथ commute करता है), topology-संरक्षी और idempotent। Zhang–Suen परिवार के sk_skeleton की तुलना में अधिक शाखाएँ रखता है (मापा गया 1.4-1.5 गुना pixels = Couprie की तुलना तालिका में EM के सममित, अधिक शाखाओं वाले स्वभाव से संगत)। spurs को pruning से post-process करने का तरीका भी HALCON जैसा ही है। knobs a, b उपयोग नहीं होते।
Border handling: image के बाहर की हर चीज़ को background (0) माना जाता है (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
• gallery2d_region 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।
threshold 0.50 0.50 em_skeleton 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region को input के रूप में लेते हैं)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*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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