region op• Data kinds: region → region
• Call: fullseye.apply(img, "r2_inner_circle", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: inner_circle (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):
▸ r2_inner_circle: 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):
▸ r2_inner_circle: 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):
▸ r2_inner_circle: दूसरी images पर output (docs site)
सबसे बड़ा inscribed circle mask के रूप में बनाया गया (a बनाई गई radius को scale करता है; a=0.5=सटीक)।
region के सबसे बड़े अंतर्वृत्त (inscribed circle) को mask के रूप में बनाता है। इनपुट को > 0.5 से foreground mask में बदलता है, scipy.ndimage.distance_transform_edt से हर foreground pixel से निकटतम background pixel तक की दूरी लेता है, और जिस pixel पर उसका अधिकतम r0 मिलता है उसे केंद्र (cy, cx) मानता है (कई अधिकतम हों तो row-major क्रम में पहला pixel)। बनाई जाने वाली radius r = r0 * (0.6 + 0.8*a) है: a=0 पर 0.6 गुना, a=0.5 पर ठीक r0, a=1 पर 1.4 गुना (a को [0,1] में clip किया जाता है, non-finite हो तो 0.5)। b उपयोग नहीं होता।
return value (लौटाया गया मान) इनपुट के समान shape का float64 0/1 mask है (disc (y-cy)^2+(x-cx)^2 <= r^2)। foreground न हो तो सभी शून्य। coordinates (row, col) हैं।
ध्यान दें: r0 "background pixel के केंद्र तक की दूरी" है, इसलिए a=0.5 पर भी बनाई गई disc region के किनारे से लगभग 1 pixel बाहर निकल सकती है (मापा गया: 10x20 rectangle में 2 pixels, radius 7 की disc में 12 बाहरी pixels)। सख़्ती से अंदर रखना हो तो a को थोड़ा घटाएँ। region कई connected components से बना हो तब भी inscribed circle केवल 1 होता है (सबसे मोटे घटक का)। 3-आयामी array (H,W,C) को (H, W*C) में flatten किया जाता है, इसलिए colour image न दें। पहले चरण में threshold या select_largest; इसका जोड़ीदार परिवृत्त (circumscribed circle) r2_smallest_circle है (दोनों की radius का अनुपात roundness का मोटा संकेतक है)।
• 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 r2_inner_circle 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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