मॉर्फोलॉजिकल ट्रांसफ़ॉर्मेशन

रंगीन छवियों पर morphological transformation लागू करें।

v2

रंगीन छवियों पर कॉन्फ़िगर करने योग्य संचालन का उपयोग करके वस्तु के आकारों को बदलने, शोर हटाने, छेद भरने, किनारे पहचानने, और विशेषताएँ निकालने के लिए आकृतिक रूपांतरण लागू करें। रंगीन छवियों को सभी चैनलों पर लागू रूपांतरणों के साथ संसाधित किया जाता है, और डाउनस्ट्रीम प्रोसेसिंग ब्लॉकों के साथ संगतता के लिए आउटपुट रंग में लौटाया जाता है।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक सीधे रंगीन छवियों (BGR या BGRA) पर आकृतिक रूपांतरण लागू करता है। ब्लॉक:

1. रूपांतरित करने के लिए एक इनपुट छवि प्राप्त करता है (रंगीन या ग्रेस्केल छवियों के साथ काम करता है)

2. सुनिश्चित करता है कि छवि रंगीन प्रारूप में है (यदि ग्रेस्केल हो, तो सुसंगत रंगीन आउटपुट के लिए उसे BGR में बदल देता है)

3. निर्दिष्ट kernel_size का एक वर्गाकार संरचनात्मक तत्व (कर्नेल) बनाता है

4. चयनित आकृतिक संचालन को सभी चैनलों पर एक साथ लागू करता है

5. पूरे रूपांतरण के दौरान रंगीन प्रारूप बनाए रखता है (BGRA छवियों के लिए अल्फ़ा चैनल सहित)

6. आकृतिक रूप से रूपांतरित रंगीन छवि लौटाता है

समर्थित संचालन:

• क्षरण: सीमा पिक्सेल हटाकर वस्तुओं को छोटा करता है (वस्तुओं को अलग करता है, शोर हटाता है)

• विस्तारण: सीमा पिक्सेल जोड़कर वस्तुओं को बड़ा करता है (वस्तुओं को जोड़ता है, छेद भरता है)

• उद्घाटन: पहले क्षरण फिर विस्तारण (शोर हटाता है, वस्तुओं को अलग करता है)

• समापन: पहले विस्तारण फिर क्षरण (छेद भरता है, खंडों को जोड़ता है)

• पहले उद्घाटन फिर समापन: पहले खोलता है फिर बंद करता है (किनारा पहचान और परिशोधन के लिए विशेषीकृत पूर्व-प्रसंस्करण)

• ग्रेडिएंट: विस्तारण माइनस क्षरण (वस्तु की सीमाओं/किनारों को उभारता है)

• टॉप हैट: इनपुट माइनस उद्घाटन (छोटे चमकीले विवरण पहचानता है)

• ब्लैक हैट: समापन माइनस इनपुट (छोटे गहरे विवरण पहचानता है)

सभी संचालन रंगीन प्रारूप को बनाए रखते हैं, जिससे आउटपुट Mask Edge Snap जैसे डाउनस्ट्रीम रंग-आधारित ब्लॉकों के साथ संगत रहता है।

सामान्य उपयोग के मामले

• रंगीन छवि पूर्व-प्रसंस्करण: डाउनस्ट्रीम ब्लॉकों के लिए रंग जानकारी को बनाए रखते हुए रंगीन छवियों को संसाधित करें

• किनारा पहचान और परिशोधन: किनारा स्नैपिंग से पहले विशेषीकृत पूर्व-प्रसंस्करण के लिए उद्घाटन+समापन का उपयोग करें

• शोर हटाना: रंगीन चैनलों को बनाए रखते हुए रंगीन छवियों से शोर हटाएँ

• फ़ीचर निष्कर्षण: रंगीन छवियों से आकृतिक विशेषताएँ निकालें

• छवि तैयारी: रंग-आधारित डाउनस्ट्रीम प्रसंस्करण के लिए रंगीन छवियाँ तैयार करें

अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना

• Mask Edge Snap से पहले: किनारा स्नैपिंग और मास्क परिशोधन के लिए रंगीन छवियाँ आउटपुट करें

• विज़ुअलाइज़ेशन ब्लॉकों से पहले: आकृतिक रूप से संसाधित रंगीन छवियाँ प्रदर्शित करें

• रंगीन छवि पाइपलाइनों में: रंग जानकारी को बनाए रखते हुए रंगीन छवियों को संसाधित करें

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/morphological_transformation@v2 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
कर्नेल_आकार	int	आकृतिक संचालन के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गाकार संरचनात्मक तत्व (कर्नेल) का आकार। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। सामान्य मान 3-15 की सीमा में होते हैं। वस्तु के आकारों और इच्छित रूपांतरण पैमाने के आधार पर समायोजित करें..	✅
संचालन	str	लागू किए जाने वाले आकृतिक संचालन का प्रकार। 'उद्घाटन फिर समापन' विशेष रूप से किनारा पहचान और मास्क परिशोधन से पहले पूर्व-प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है (उदा., Mask Edge Snap ब्लॉक के साथ)। अन्य सभी संचालन मानक आकृतिक परिभाषाओं का पालन करते हैं..	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार आकृतिक रूपांतरण संस्करण v2 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवि (छवि): रूपांतरित करने के लिए इनपुट रंगीन छवि। BGR, BGRA, या ग्रेस्केल छवियों के साथ काम करता है। ग्रेस्केल छवियों को सुसंगत रंगीन आउटपुट के लिए प्रसंस्करण से पहले स्वतः BGR में बदल दिया जाता है। रूपांतरण सभी चैनलों पर लागू होते हैं। आउटपुट हमेशा डाउनस्ट्रीम ब्लॉकों जैसे Mask Edge Snap के साथ संगतता के लिए रंगीन प्रारूप (BGR) में होता है..

  • कर्नेल_आकार (पूर्णांक): आकृतिक संचालन के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गाकार संरचनात्मक तत्व (कर्नेल) का आकार। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। सामान्य मान 3-15 की सीमा में होते हैं। वस्तु के आकारों और इच्छित रूपांतरण पैमाने के आधार पर समायोजित करें..

  • संचालन (string): लागू किए जाने वाले आकृतिक संचालन का प्रकार। 'उद्घाटन फिर समापन' विशेष रूप से किनारा पहचान और मास्क परिशोधन से पहले पूर्व-प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है (उदा., Mask Edge Snap ब्लॉक के साथ)। अन्य सभी संचालन मानक आकृतिक परिभाषाओं का पालन करते हैं..

• आउटपुट

  • छवि (छवि): कार्यप्रवाहों में इमेज।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/morphological_transformation@v2",
	    "image": "$inputs.image",
	    "kernel_size": "5",
	    "operation": "समापन"
	}

v1

द्विआधारी या ग्रेस्केल छवियों के लिए छवि प्रसंस्करण, शोर हटाने, और विशेषता निष्कर्षण कार्यप्रवाहों में वस्तु के आकारों को बदलने, शोर हटाने, छेद भरने, किनारे पहचानने, और विशेषताएँ निकालने के लिए कॉन्फ़िगर करने योग्य संचालन (क्षरण, विस्तारण, उद्घाटन, समापन, ग्रेडिएंट, टॉप हैट, ब्लैक हैट) का उपयोग करके छवियों पर आकृतिक रूपांतरण लागू करें।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक संरचनात्मक तत्वों (कर्नेल) का उपयोग करके छवियों पर आकृतिक रूपांतरण लागू करता है ताकि वस्तु के आकार बदले जा सकें और विशेषताएँ निकाली जा सकें। ब्लॉक:

1. रूपांतरित करने के लिए एक इनपुट छवि प्राप्त करता है (रंगीन छवियों को स्वतः ग्रेस्केल में बदला जाता है)

2. यदि छवि रंगीन प्रारूप में है, तो उसे ग्रेस्केल में बदलता है (आकृतिक संचालन एकल-चैनल छवियों पर काम करते हैं)

3. निर्दिष्ट kernel_size का एक वर्गाकार संरचनात्मक तत्व (कर्नेल) बनाता है:

   • आकार (kernel_size, kernel_size) के साथ 1 का एक वर्गाकार मैट्रिक्स बनाता है

   • कर्नेल वह पड़ोस परिभाषित करता है जिसका उपयोग आकृतिक संचालन के लिए किया जाता है

   • बड़े कर्नेल बड़े क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं, छोटे कर्नेल छोटे क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं

4. चयनित आकृतिक संचालन लागू करता है:

   क्षरण के लिए:

   • वस्तु की सीमाओं से पिक्सेल हटाकर वस्तुओं को छोटा करता है

   • कर्नेल पड़ोस में न्यूनतम मान के साथ प्रत्येक पिक्सेल को बदलता है

   • वस्तुओं को पतला करता है और छोटे उभारों को हटाता है

   • स्पर्श करती वस्तुओं को अलग करने और छोटे शोर को हटाने के लिए उपयोगी

   विस्तारण के लिए:

   • वस्तु की सीमाओं में पिक्सेल जोड़कर वस्तुओं को बड़ा करता है

   • कर्नेल पड़ोस में अधिकतम मान के साथ प्रत्येक पिक्सेल को बदलता है

   • वस्तुओं को मोटा करता है और छोटे छेद भरता है

   • निकटवर्ती वस्तुओं को जोड़ने और अंतराल भरने के लिए उपयोगी

   उद्घाटन के लिए (क्षरण के बाद विस्तारण):

   • पहले छवि का क्षरण करता है, फिर विस्तारण

   • छोटा शोर हटाता है और स्पर्श करती वस्तुओं को अलग करता है

   • छोटे विवरणों को हटाते हुए बड़ी वस्तुओं को बनाए रखता है

   • शोर हटाने और वस्तु पृथक्करण के लिए उपयोगी

   समापन के लिए (विस्तारण के बाद क्षरण):

   • पहले छवि का विस्तारण करता है, फिर क्षरण

   • छोटे छेद भरता है और निकटवर्ती वस्तुओं को जोड़ता है

   • अंतराल बंद करते हुए वस्तु का आकार बनाए रखता है

   • छेद भरने और खंडित वस्तुओं को जोड़ने के लिए उपयोगी

   ग्रेडिएंट के लिए (विस्तारण माइनस क्षरण):

   • विस्तारित और क्षरित छवियों के बीच अंतर की गणना करता है

   • वस्तु की सीमाओं और किनारों को उभारता है

   • वस्तु की परिधि दिखाने वाला एक आउटलाइन प्रभाव बनाता है

   • किनारा पहचान और सीमा निष्कर्षण के लिए उपयोगी

   टॉप हैट के लिए (इनपुट माइनस उद्घाटन):

   • मूल छवि और उसके उद्घाटन के बीच अंतर की गणना करता है

   • उद्घाटन द्वारा हटाए गए छोटे चमकीले विवरणों को उभारता है

   • कर्नेल से छोटे चमकीले विशेषताओं को उभारता है

   • छोटे चमकीले वस्तुओं या विवरणों को पहचानने के लिए उपयोगी

   ब्लैक हैट के लिए (समापन माइनस इनपुट):

   • समापन और मूल छवि के बीच अंतर की गणना करता है

   • समापन द्वारा भरे गए छोटे गहरे विवरणों को उभारता है

   • कर्नेल से छोटे गहरे विशेषताओं को उभारता है

   • छोटे गहरे वस्तुओं या छेदों को पहचानने के लिए उपयोगी

5. छवि संरचना और मेटाडेटा को बनाए रखता है

6. आकृतिक रूप से रूपांतरित छवि लौटाता है

आकृतिक संचालन छवि संरचनाओं की जाँच और संशोधन के लिए संरचनात्मक तत्वों (कर्नेल) का उपयोग करते हैं। kernel_size रूपांतरण के पैमाने को नियंत्रित करता है - बड़े कर्नेल बड़े क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं और अधिक स्पष्ट प्रभाव देते हैं। मूल संचालन (क्षरण, विस्तारण) वस्तु के आकारों को संशोधित करते हैं, संयुक्त संचालन (उद्घाटन, समापन) शोर हटाने और अंतर भरने के लिए प्रभावों को जोड़ते हैं, और व्युत्पन्न संचालन (ग्रेडिएंट, टॉप हैट, ब्लैक हैट) विशिष्ट विशेषताएँ निकालते हैं। ये संचालन द्विआधारी या उच्च-कॉन्ट्रास्ट ग्रेस्केल छवियों पर सबसे अच्छा काम करते हैं जहाँ वस्तु सीमाएँ स्पष्ट रूप से परिभाषित होती हैं।

सामान्य उपयोग के मामले

• शोर हटाना: द्विआधारी या ग्रेस्केल छवियों से छोटा शोर और कलाकृतियाँ हटाएँ (उदा., साल्ट-एंड-पेपर शोर हटाएँ, छोटे कलाकृतियाँ समाप्त करें, थ्रेशोल्ड की गई छवियों को साफ़ करें), जिससे शोर हटाने के कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• वस्तु पृथक्करण: छवियों में स्पर्श करती या एक-दूसरे पर चढ़ी वस्तुओं को अलग करें (उदा., स्पर्श करती वस्तुओं को अलग करें, जुड़ी हुई क्षेत्रों को विभाजित करें, अलग-अलग वस्तुओं को अलग करें), जिससे वस्तु पृथक्करण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• छेद भरना: वस्तुओं में छोटे छेद और अंतराल भरें (उदा., वस्तुओं में छेद भरें, आकृतियों में अंतराल बंद करें, खंडित वस्तुओं को पूरा करें), जिससे छेद भरने के कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• एज डिटेक्शन: आकृतिक ग्रेडिएंट का उपयोग करके वस्तु की सीमाएँ और किनारे पहचानें (उदा., वस्तु के किनारे खोजें, सीमाएँ निकालें, वस्तु की आउटलाइन पहचानें), जिससे आकृतिक किनारा पहचान कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• फ़ीचर निष्कर्षण: छोटे चमकीले या गहरे वस्तुओं जैसी विशिष्ट विशेषताएँ निकालें (उदा., टॉप हैट के साथ छोटे चमकीले विवरण पहचानें, ब्लैक हैट के साथ छोटे गहरे वस्तुएँ खोजें, विशिष्ट आकृतिक विशेषताएँ निकालें), जिससे विशेषता निष्कर्षण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• छवि पूर्व-प्रसंस्करण: आगे की प्रसंस्करण के लिए द्विआधारी या ग्रेस्केल छवियाँ तैयार करें (उदा., थ्रेशोल्ड की गई छवियों को साफ़ करें, कंटूर पहचान के लिए छवियाँ तैयार करें, विश्लेषण के लिए छवियों का पूर्व-प्रसंस्करण करें), जिससे आकृतिक पूर्व-प्रसंस्करण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना

यह ब्लॉक एक छवि प्राप्त करता है और एक आकृतिक रूप से रूपांतरित छवि उत्पन्न करता है:

• छवि थ्रेशोल्डिंग ब्लॉकों के बाद थ्रेशोल्ड की गई द्विआधारी छवियों को साफ़ करने के लिए (उदा., थ्रेशोल्ड की गई छवियों से शोर हटाएँ, द्विआधारी छवियों में छेद भरें, थ्रेशोल्ड की गई छवियों में वस्तुओं को अलग करें), जिससे थ्रेशोल्डिंग-से-आकृति कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• प्रीप्रोसेसिंग ब्लॉकों के बाद अन्य पूर्व-प्रसंस्करण के बाद आकृतिक संचालन लागू करने के लिए (उदा., फ़िल्टरिंग के बाद आकृति लागू करें, थ्रेशोल्डिंग के बाद साफ़ करें, संवर्द्धन के बाद संसाधित करें), जिससे बहु-चरणीय पूर्व-प्रसंस्करण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• कंटूर डिटेक्शन ब्लॉकों से पहले कंटूर पहचान के लिए छवियाँ तैयार करने के लिए (उदा., कंटूर पहचान से पहले छवियों को साफ़ करें, कंटूर खोजने से पहले छेद भरें, कंटूर विश्लेषण से पहले वस्तुओं को अलग करें), जिससे आकृति-से-कंटूर कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• विश्लेषण ब्लॉकों से पहले जो द्विआधारी या ग्रेस्केल छवियों को संसाधित करते हैं (उदा., साफ़ की गई छवियों का विश्लेषण करें, अलग की गई वस्तुओं को संसाधित करें, आकृतिक रूप से संसाधित छवियों के साथ काम करें), जिससे आकृतिक विश्लेषण कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• विज़ुअलाइज़ेशन ब्लॉकों से पहले आकृतिक रूप से रूपांतरित छवियों को प्रदर्शित करने के लिए (उदा., साफ़ की गई छवियों का दृश्यांकन करें, संसाधित परिणाम प्रदर्शित करें, रूपांतरण के प्रभाव दिखाएँ), जिससे आकृतिक दृश्यांकन कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

• छवि प्रसंस्करण पाइपलाइनों में जहाँ आकृतिक संचालन एक बड़े प्रसंस्करण शृंखला का हिस्सा होते हैं (उदा., पाइपलाइनों में छवियाँ साफ़ करें, बहु-चरणीय कार्यप्रवाहों में आकृति लागू करें, रूपांतरण शृंखलाओं में छवियाँ संसाधित करें), जिससे आकृतिक प्रसंस्करण पाइपलाइन कार्यप्रवाह सक्षम होते हैं

आवश्यकताएँ

यह ब्लॉक एकल-चैनल (ग्रेस्केल) छवियों पर काम करता है। रंगीन छवियों को प्रसंस्करण से पहले स्वतः ग्रेस्केल में बदल दिया जाता है। आकृतिक संचालन द्विआधारी या उच्च-कॉन्ट्रास्ट ग्रेस्केल छवियों पर सबसे अच्छा काम करते हैं जहाँ वस्तु सीमाएँ स्पष्ट रूप से परिभाषित होती हैं। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, इनपुट के रूप में थ्रेशोल्ड की गई द्विआधारी छवियाँ या उच्च-कॉन्ट्रास्ट ग्रेस्केल छवियाँ उपयोग करें।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/morphological_transformation@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
कर्नेल_आकार	int	आकृतिक संचालन के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गाकार संरचनात्मक तत्व (कर्नेल) का आकार। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। कर्नेल 1 के मानों का एक वर्गाकार मैट्रिक्स होता है जिसका आकार (kernel_size, kernel_size) है। बड़े मान बड़े कर्नेल बनाते हैं जो बड़े क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं और अधिक स्पष्ट प्रभाव उत्पन्न करते हैं। छोटे मान छोटे कर्नेल बनाते हैं जो छोटे क्षेत्रों को अधिक सूक्ष्म प्रभावों के साथ प्रभावित करते हैं। सामान्य मान 3-15 की सीमा में होते हैं: सूक्ष्म संचालन और छोटी वस्तुओं के लिए छोटे मान (3-5), सामान्य उपयोग के लिए मध्यम मान (5-9), स्थूल संचालन और बड़ी वस्तुओं के लिए बड़े मान (11-15)। डिफ़ॉल्ट 5 है, जो एक अच्छा संतुलन प्रदान करता है। वस्तु के आकारों और इच्छित रूपांतरण पैमाने के आधार पर समायोजित करें..	✅
संचालन	str	लागू किए जाने वाले आकृतिक संचालन का प्रकार: 'क्षरण' सीमा पिक्सेल हटाकर वस्तुओं को छोटा करता है (वस्तुओं को अलग करता है, शोर हटाता है), 'विस्तारण' सीमा पिक्सेल जोड़कर वस्तुओं को बड़ा करता है (वस्तुओं को जोड़ता है, छेद भरता है), 'उद्घाटन' (क्षरण फिर विस्तारण) शोर हटाता है और वस्तुओं को अलग करता है, 'समापन' (डिफ़ॉल्ट, विस्तारण फिर क्षरण) छेद भरता है और वस्तुओं को जोड़ता है, 'ग्रेडिएंट' (विस्तारण माइनस क्षरण) वस्तु की सीमाएँ/किनारे खोजता है, 'टॉप हैट' (इनपुट माइनस उद्घाटन) छोटे चमकीले विवरण पहचानता है, या 'ब्लैक हैट' (समापन माइनस इनपुट) छोटे गहरे विवरण पहचानता है। डिफ़ॉल्ट 'समापन' है, जो आमतौर पर छेद भरने के लिए उपयोग किया जाता है। लक्ष्यों के आधार पर चुनें: आकार संशोधन के लिए क्षरण/विस्तारण, शोर हटाने और अंतर भरने के लिए उद्घाटन/समापन, किनारा पहचान के लिए ग्रेडिएंट, विशेषता निष्कर्षण के लिए टॉप हैट/ब्लैक हैट..	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार आकृतिक रूपांतरण संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवि (छवि): रूपांतरित करने के लिए इनपुट छवि। रंगीन छवियों को प्रसंस्करण से पहले स्वतः ग्रेस्केल में बदल दिया जाता है (आकृतिक संचालन एकल-चैनल छवियों पर काम करते हैं)। यह द्विआधारी या उच्च-कॉन्ट्रास्ट ग्रेस्केल छवियों पर सबसे अच्छा काम करता है जहाँ वस्तु सीमाएँ स्पष्ट रूप से परिभाषित होती हैं। थ्रेशोल्ड की गई द्विआधारी छवियाँ सर्वोत्तम परिणाम देती हैं। आकृतिक रूप से रूपांतरित छवि में चयनित संचालन के आधार पर बदले हुए वस्तु आकार, हटाया गया शोर, भरे गए छेद, या निकाली गई विशेषताएँ होंगी। मूल छवि मेटाडेटा आउटपुट में संरक्षित रहता है..

  • कर्नेल_आकार (पूर्णांक): आकृतिक संचालन के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गाकार संरचनात्मक तत्व (कर्नेल) का आकार। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। कर्नेल 1 के मानों का एक वर्गाकार मैट्रिक्स होता है जिसका आकार (kernel_size, kernel_size) है। बड़े मान बड़े कर्नेल बनाते हैं जो बड़े क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं और अधिक स्पष्ट प्रभाव उत्पन्न करते हैं। छोटे मान छोटे कर्नेल बनाते हैं जो छोटे क्षेत्रों को अधिक सूक्ष्म प्रभावों के साथ प्रभावित करते हैं। सामान्य मान 3-15 की सीमा में होते हैं: सूक्ष्म संचालन और छोटी वस्तुओं के लिए छोटे मान (3-5), सामान्य उपयोग के लिए मध्यम मान (5-9), स्थूल संचालन और बड़ी वस्तुओं के लिए बड़े मान (11-15)। डिफ़ॉल्ट 5 है, जो एक अच्छा संतुलन प्रदान करता है। वस्तु के आकारों और इच्छित रूपांतरण पैमाने के आधार पर समायोजित करें..

  • संचालन (string): लागू किए जाने वाले आकृतिक संचालन का प्रकार: 'क्षरण' सीमा पिक्सेल हटाकर वस्तुओं को छोटा करता है (वस्तुओं को अलग करता है, शोर हटाता है), 'विस्तारण' सीमा पिक्सेल जोड़कर वस्तुओं को बड़ा करता है (वस्तुओं को जोड़ता है, छेद भरता है), 'उद्घाटन' (क्षरण फिर विस्तारण) शोर हटाता है और वस्तुओं को अलग करता है, 'समापन' (डिफ़ॉल्ट, विस्तारण फिर क्षरण) छेद भरता है और वस्तुओं को जोड़ता है, 'ग्रेडिएंट' (विस्तारण माइनस क्षरण) वस्तु की सीमाएँ/किनारे खोजता है, 'टॉप हैट' (इनपुट माइनस उद्घाटन) छोटे चमकीले विवरण पहचानता है, या 'ब्लैक हैट' (समापन माइनस इनपुट) छोटे गहरे विवरण पहचानता है। डिफ़ॉल्ट 'समापन' है, जो आमतौर पर छेद भरने के लिए उपयोग किया जाता है। लक्ष्यों के आधार पर चुनें: आकार संशोधन के लिए क्षरण/विस्तारण, शोर हटाने और अंतर भरने के लिए उद्घाटन/समापन, किनारा पहचान के लिए ग्रेडिएंट, विशेषता निष्कर्षण के लिए टॉप हैट/ब्लैक हैट..

• आउटपुट

  • छवि (छवि): कार्यप्रवाहों में इमेज।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/morphological_transformation@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "kernel_size": "5",
	    "operation": "समापन"
	}