segmentation op• Data kinds: image → region
• Call: fullseye.apply(img, "xsk_random_walker", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*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):
▸ xsk_random_walker: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ xsk_random_walker: knob b को बदलने 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):
▸ xsk_random_walker: 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)।*
Random walker विधि से graph-based region segmentation।
skimage.segmentation.random_walker का उपयोग करके, हल्के/गहरे thresholds से स्वतः बने 2-वर्ग seeds (marker) से शुरू करते हुए, यह हल करता है कि हर pixel किस seed तक ज़्यादा आसानी से diffuse होकर पहुँचता है, image को 2-मान वाले labels में बाँटता है, और label की सीमा लौटाता है (return value स्वयं regions नहीं बल्कि उनके बीच की सीमा रेखाओं का region है)।
a seed threshold की चौड़ाई को sweep करता है (गहरे seeds < 0.3+0.2a, चमकीले seeds > 0.7-0.2a; a जितना बड़ा, seeds उतने फैलते हैं और अनिर्णीत क्षेत्र उतना छोटा होता है)। b beta (10–210) को sweep करता है, जो तय करता है कि diffusion कितनी आसानी से होता है; यह जितना बड़ा, edges के पार फैलाव उतना ज़्यादा दबता है और सीमा उतनी तीखी होती है।
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।
xsk_random_walker 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• genspark_external_review — py -3.11 examples/genspark_external_review.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.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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