subpix op• Data kinds: image → contour
• Call: fullseye.apply(img, "sp_local_max_sub_pix", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: local_max_sub_pix (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):
▸ sp_local_max_sub_pix: 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):
▸ sp_local_max_sub_pix: 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)।*
Gray value surface के maxima को sub-pixel सटीकता से पहचानता है (HALCON local_max_sub_pix का वैकल्पिक implementation। halcon="": इसी नाम का coordinate पहले से मौजूद core op cover करता है, इसलिए दोहरा दावा नहीं किया जाता)।
3x3 neighbourhood पर 2 घात की सतह z = a0+a1 x+a2 y+a3 x^2+a4 y^2+a5 xy को least squares से fit करता है, और gradient 0 वाले बिंदु तक के offset को हल करके sub-pixel position ज्ञात करता है (Hessian matrix के degenerate होने पर 1-आयामी parabolic interpolation पर fallback करता है)। a maximum की प्रमुखता (आसपास के minimum से गहराई) की threshold को 0.01-0.31 में बदलता है (thr = 0.01 + 0.30*a)। b उपयोग नहीं होता। return value (लौटाया गया मान) CONTOUR है, और coordinates की इकाई इनपुट image के pixels है (दशमलव मान = sub-pixel)। पहचाने गए points की संख्या count_contours से गिनी जा सकती है।
• gallery2d_geometry family guide
• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए
• 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।
sp_local_max_sub_pix 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.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
subpix)sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_critical_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center
*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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