xcv_watershed_markers — 2D `segmentation` op

• Data kinds: image → region

• Call: fullseye.apply(img, "xcv_watershed_markers", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: watersheds (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

xcv_watershed_markers: input → output

*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):

▸ xcv_watershed_markers: 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):

▸ xcv_watershed_markers: 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)।*

उपयोग

Marker-controlled watershed से सीमा रेखाएँ निकालना।

HALCON के watersheds (watersheds और watershed basins निकालता है) के समकक्ष है, लेकिन यहाँ basin labels की जगह केवल watershed सीमा रेखाएँ region के रूप में लौटाई जाती हैं (सन्निकटन)।

प्रक्रिया classic OpenCV नुस्खा है: Otsu binarisation -> dilation से "निश्चित पृष्ठभूमि" का अनुमान -> distance transform को threshold करके "निश्चित foreground" का अनुमान -> दोनों के अंतर को "अज्ञात" region मानना, और निश्चित foreground के connected components को markers बनाकर cv2.watershed चलाना।

a निश्चित foreground तय करने वाले threshold को distance-transform अधिकतम के 30%–70% की सीमा में sweep करता है (यह जितना बड़ा, foreground markers उतने छोटे और रूढ़िवादी होते हैं, और over-segmentation/over-merging की प्रवृत्ति बदलती है)। b उपयोग नहीं होता।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_segmentation family guide

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।

Studio में आज़माएँ

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।