contour op• Data kinds: color → contour
• Call: fullseye.apply(img, "lines_color", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: lines_color (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):
▸ lines_color: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ lines_color: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ lines_color: 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):
▸ lines_color: दूसरी images पर output (docs site)
Colour image की रेखाएँ (ridges) पहचानता है। इसे HALCON के lines_color (colour रेखाएँ और उनकी चौड़ाई पहचानना) के समकक्ष माना जाता है, लेकिन रेखा की चौड़ाई का अनुमान नहीं लगाता——brightness image पर Laplacian of Gaussian response को threshold से binarise करके connected components को contours के रूप में लौटाता है बस, और रेखा की चौड़ाई (HALCON की तरफ़ से लौटने वाला मान) के समकक्ष कोई आउटपुट नहीं है।
_rgb_to_gray से luminance में बदलने के बाद, scipy.ndimage.gaussian_laplace को sigma 0.5 + 2.5 * a से लागू करके absolute value को अधिकतम मान से normalise करता है, 0.2 + 0.4 * b threshold से binary करके 8-connected labelling करता है। a ridge की मोटाई (LoG का scale) और b detection threshold को बदलता है। 3 pixels से कम वाले घटक हटा दिए जाते हैं।
• 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 lines_color 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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