region op• Data kinds: region → region
• Call: fullseye.apply(img, "r2_inner_rectangle1", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: inner_rectangle1 (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_rectangle1: 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_rectangle1: 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_rectangle1: दूसरी images पर output (docs site)
सबसे बड़ा axis-aligned inscribed rectangle (a बनाए गए rect को छोटा करता है; a=0=सटीक)।
region में अंतर्लिखित axis-parallel rectangles में से सबसे बड़े area वाले को mask के रूप में बनाता है। foreground mask (> 0.5) के लिए हर row में हर column की लगातार foreground ऊँचाई जोड़ता है, और monotonic stack से सबसे बड़ा rectangle ढूँढने वाली histogram विधि (O(H*W)) से सटीक हल प्राप्त करता है। समान area के कई उम्मीदवार हों तो scan क्रम में पहले मिला उम्मीदवार लिया जाता है।
a बनाए जाने वाले rectangle को अंदर की ओर सिकोड़ने का अनुपात है: f = 0.3*a लेकर ऊँचाई को दोनों ओर से round(hh*f/2) rows और चौड़ाई को round(ww*f/2) columns काटा जाता है। a=0 पर सटीक सबसे बड़ा inscribed rectangle, a=1 पर हर भुजा लगभग 15% सिकुड़ती है (area में लगभग आधा)। अधिक सिकोड़ने से भुजा ढह जाए तो उसे बीच की 1 row / 1 column पर round किया जाता है। b उपयोग नहीं होता।
return value (लौटाया गया मान) इनपुट के समान shape का float64 0/1 mask है। foreground न हो तो सभी शून्य। rectangle pixel सीमाओं के साथ संरेखित होता है, इसलिए a=0 का आउटपुट हमेशा region के अंदर होता है (r2_inner_circle से अलग, बाहर नहीं निकलता)। छेद वाले region में rectangle छेदों से बचता है, इसलिए छेद अनदेखे करने हों तो पहले चरण में fill_up लगाएँ। घुमाए गए rectangles संभाले नहीं जाते (केवल axis-parallel)। बाहरी ओर का axis-parallel rectangle r2_smallest_rectangle1 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_rectangle1 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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