segmentation op• Data kinds: image → region
• Call: fullseye.apply(img, "sk_canny", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: edges_image (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):
▸ sk_canny: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ sk_canny: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
Canny edge detection (region संस्करण)। Gaussian smoothing → gradient गणना → non-maximum suppression → hysteresis threshold, इस classic multi-stage pipeline से edge pixels निकालकर उन्हें bool region के रूप में लौटाता है।
HALCON के edges_image के समकक्ष है। Implementation feature.canny(v, sigma=0.5+2.0*a) है —— a पहले होने वाली Gaussian smoothing के σ को 0.5–2.5 पर sweep करता है (यह जितना बड़ा, बारीक noise से बने edges उतने ज़्यादा गायब होते हैं और केवल मोटे contours बचते हैं)। b उपयोग नहीं होता —— low/high hysteresis thresholds उन मानों पर रहते हैं जिनका skimage image से स्वतः अनुमान लगाता है (स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट नहीं)।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।
• gallery2d_segmentation 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।
sk_canny 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• genspark_external_review — py -3.11 examples/genspark_external_review.py
region को input के रूप में लेते हैं)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*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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