threshold_kapur — SEGMENTATION `threshold` op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kapur(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.threshold_kapur(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("threshold_kapur"))

उपयोग

maximum-entropy threshold (Kapur–Sahoo–Wong 1985): H(t) = −Σ_(i ≤ t) (p_i/P1) ln(p_i/P1) − Σ_(i > t) (p_i/P2) ln(p_i/P2) को अधिकतम करने वाली bin t (केवल वे bin जहाँ दोनों पक्षों की probability धनात्मक है)। लौटाता है: threshold = उस bin का ऊपरी किनारा, mask (bin क्रमांक > t), bin, entropy (H, छोड़ी गई bin के लिए nan)।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Graph, hierarchy और threshold theorems से segmentation — क्या exact है, और partition कहाँ टूटता है

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

class_ndim_norm

इसी category के (`threshold`)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kittler

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

threshold_kapur — SEGMENTATION threshold op