fullseye

Fullseye Studio की पूरी गाइड

भारी प्रक्रिया के दौरान विंडो चलती रहती है। नीचे सक्रिय चरण और प्रगति दिखती है; रोकने का अनुरोध अगले चरण की सीमा पर स्वीकार होता है। चलाते समय सेटिंग बदलने पर दिखाए गए परिणाम की पीढ़ी स्पष्ट रहती है और पुराने परिणाम को देखने या वर्तमान सेटिंग से फिर चलाने का विकल्प मिलता है।

काम के उद्देश्य से खोजने पर विकल्प मौजूदा इनपुट पर लागू, पूर्व-प्रसंस्करण आवश्यक और अन्य समूहों में दिखते हैं। किसी विकल्प को चरण जोड़े बिना एक बार चलाया जा सकता है। विफलता पर Problems पैन कारण, स्थान और अगले ठोस कदम दिखाता है: इनपुट फिर चुनना, मान साथ-साथ देखना, विस्तृत लॉग खोलना, पैरामीटर संपादित करना या सुझाया चरण खोजना।

日本語 · English · 简体中文 · 繁體中文 · 한국어 · Deutsch · हिन्दी

Fullseye Studio एक HDevelop-style visual pipeline workbench है। आप operators search करके उन्हें क्रम से लगाते हैं, sliders से दो knobs घुमाते हैं, zoom/pan के साथ intermediate results देखते हुए एक-एक stage चलाते हैं, और जोड़ी गई pipeline को --ops string / Python / JSON के रूप में export करते हैं। अंदर से यह fullseye API का एक पतला GUI front end है; pipeline logic (PipelineModel), Inspector (inspect_result), और sample set (recipes) सभी Qt से स्वतंत्र हैं और unit-tested हैं।

यह गाइड studio.py (build_window) को असली code से मिलाकर features की सूची देती है। UX/design का इरादा STUDIO_UX.md में है, और v14 perception panel की पृष्ठभूमि V14.md / PERCEPTION.md में है।

Launch कैसे करें

आपको GUI extras (PySide6) चाहिए (pip install -e ".[gui]")।

py -3.11 studio.py          # directly from the repository root
fullseye-studio             # if you have run pip install -e ., via the console script

Launch करने पर 1320×860 की main window खुलती है (title: Fullseye Studio)। अगर assets/fullseye.ico मौजूद है, तो उसे window/taskbar icon के रूप में इस्तेमाल किया जाता है। शुरू में एक synthetic demo image load होती है (demo_image, एक 256×256 image जिसमें edges, blobs और एक gradient हैं)।

Screen layout (3 panels)

ऊपर एक menu bar (File / Edit / View / Run / Help) और एक brand toolbar है, और नीचे एक status bar (hover पर coordinates + pixel value, और flash() के अस्थायी messages)। बीच में बाएँ/दाएँ split में तीन panels हैं।

Panel	Section (QGroupBox)	भूमिका
बायाँ	SAMPLE PIPELINES / OPERATORS	Samples load करना और operator browser
बीच	PIPELINE / SELECTED STAGE · KNOBS / EXPORT & I/O	Pipeline बनाना, knobs adjust करना, export करना
दायाँ	IMAGE / DISPLAY & PERCEPTION (v14) / ANALYSIS	Result display, colour map/perception, histogram/Inspector

शुरुआती split widths 340 / 360 / 640 px हैं, और दायाँ panel फैलता है।

बायाँ panel: Operators browser

Sample pipelines (SAMPLE PIPELINES)

Dropdown से 25 तैयार recipes (recipes.py) में से एक चुनने पर pipeline उस recipe से बदल जाती है। Examples: “Edge — Sobel + Otsu”, “Denoise — bilateral + unsharp”, “Segment — blob / coin”, “Count — blobs”, “Texture — Gabor”, आदि। पहले कुछ चलाकर फिर यह देखने के लिए कि वह क्या करता है, यह एक अच्छा शुरुआती बिंदु है।

Operator browser (OPERATORS)

Category filter: “all categories” के साथ 31 categories (smoothing / edges / morphology / segmentation / features / texture / region / contour / color / frequency / restoration / 3d …)।
Search box: operator names, HALCON aliases और categories को substring match से filter करता है (एक clear button के साथ)।
List: हर row में name [in_sort → out_sort] दिखता है। Insert करने के लिए double-click करें। Hover पर एक tooltip “name / HALCON alias / category / sort conversion / knobs a,b का विवरण” दिखाता है।

Insert की जगह “चुने गए stage के ठीक बाद” है। अगर कोई stage चुना नहीं गया है, तो यह अंत में जुड़ता है।

बीच का panel: pipeline बनाना और step execution

PIPELINE (stages की list)

हर row N. op (a=…, b=…) -> result का summary के रूप में होती है, और उस stage तक चलाने के result की स्थिति (image/region/feature आदि) दाईं ओर दिखती है।

क्रम बदलना: row को drag करके बदलें (InternalMove), या ↑ Up / ↓ Down buttons / Ctrl+↑ / Ctrl+↓ से।
Delete: Remove button / Del।
तीन step-execution buttons:
- ⏮ Reset (Home) — pipeline लागू होने से पहले की raw image दिखाएँ (step-through का शुरुआती बिंदु)।
- Step ▶ (Ctrl+→) — एक stage आगे बढ़ें।
- Run all ▶▶ (Ctrl+Enter) — सीधे अंतिम result पर जाएँ (मुख्य accent button)।

किसी stage को चुनने पर उस stage तक का intermediate result दाईं ओर के IMAGE panel में बनता है, और नीचे का ANALYSIS (histogram / Inspector) भी sync होता है। यही “step-through debugger” के बराबर है।

SELECTED STAGE · KNOBS (knob adjustment)

चुने गए stage का विवरण दिखाता है (op_detail: name, in → out sort, category, HALCON alias) और उसे दो sliders a / b (0.00–1.00) से adjust करता है। Value बदलते ही result तुरंत फिर से compute होता है। जब कोई stage चुना नहीं होता, तो sliders disabled रहते हैं (ऐसा design जो किसी बेमतलब knob को live state में नहीं छोड़ता)।

Knobs का मतलब हर operator में अलग है (radius / threshold / σ / direction आदि)। आप क्या adjust कर रहे हैं, यह stage के detail label और tooltip में देखा जा सकता है।

EXPORT & I/O

Export (ops string + Python)… (Ctrl+E) — मौजूदा pipeline को एक dialog में (copy करने के लिए) --ops "…" string और standalone Python function, दोनों रूपों में निकालें।
Save pipeline… (Ctrl+Shift+S) — pipeline को JSON के रूप में save करें ({"fullseye_pipeline": 1, "stages": [...]})। यह JSON FullseyeEngine.load / imgevolve.py run का input है।
Open pipeline… (Ctrl+Shift+O) — save किया गया JSON load करें।

दायाँ panel: display, perception, analysis

IMAGE (result view)

Load image… (Ctrl+O) — किसी image file को reference frame के रूप में load करें (png/jpg/bmp/tif)।
Synthetic demo (Ctrl+D) — synthetic demo image load करें।
Save result… (Ctrl+S) — दिखाए गए result को PNG के रूप में save करें।
Zoom: mouse wheel से cursor-position zoom, drag करके pan। Zoom + (Ctrl+=) / Zoom − (Ctrl+-) / Fit (Ctrl+0) / 1:1 (Ctrl+1)।
Scalar feature result, contour result, या जब कोई image load न हो, तब view के बीच में एक message दिखता है (कभी खाली display नहीं)।
Hover पर status bar x, y, value दिखाता है (colour के लिए RGB)।

DISPLAY & PERCEPTION (v14)

Display (colour map) — 2D result को display के लिए रंगें: gray / shaded relief / height (color) / हर colour map (jet, viridis, turbo, magma, plasma, inferno …)।
3D surface (Ctrl+3) — मौजूदा result को घुमाए जा सकने वाले 3D surface के रूप में दिखाएँ (सिर्फ़ जब QtDataVisualization मौजूद हो / best-effort)। Height/depth map जाँचने के लिए।
Perception panel (2 frames) — Load frame B… से दूसरा frame load करें, एक mode चुनें और Run दबाएँ:
- optical flow — दोनों frames के बीच dense optical flow को hue के रूप में दिखाएँ।
- motion overlay — चलते हुए regions को original image पर overlay करें।
- stereo depth — stereo disparity से depth का अनुमान लगाकर उसे रंगें।
- stereo terrain — stereo → point cloud → terrain height map, रंगीन।
जब frame B न हो या size मेल न खाए, तो यह status bar में error दिखाता है और सुरक्षित रूप से रुक जाता है।

ANALYSIS

Histogram — मौजूदा 2D result का intensity histogram।
Inspector (variable / image / region) — result को उसके sort के हिसाब से जाँचें। image/color के लिए: shape, min/max/mean, non-finite counts; region के लिए: connected components की संख्या, area, सबसे बड़ा region; feature के लिए: value; contour के लिए: contours की संख्या। Binary region के लिए यह हर region की feature table (detect.feature_table) भी दिखाता है।

Command palette (Ctrl+P)

Ctrl+P एक fuzzy-search dialog खोलता है जिससे आप किसी भी action या किसी भी operator को name से चला सकते हैं। यह prefix match > word-start match > substring match के क्रम में rank करता है (palette_filter, Qt से स्वतंत्र रूप से unit-tested)। Actions (जैसे ▸ Open image) पहले आते हैं, फिर सभी operators (जैसे op: gaussian), और Enter उसे चलाता है। आप सिर्फ़ keyboard से operator insert करने तक पूरा काम कर सकते हैं।

Keyboard shortcuts

App के अंदर Help ▸ Keyboard shortcuts (F1) पूरी list एक table में दिखाता है (self-documenting)। मुख्य shortcuts (studio.py की act_* definitions से):

Action	Shortcut	Action	Shortcut
Open image	`Ctrl+O`	Remove stage	`Del`
Synthetic demo	`Ctrl+D`	Move stage up / down	`Ctrl+↑` / `Ctrl+↓`
Save result	`Ctrl+S`	Clear pipeline	`Ctrl+Shift+Backspace`
Open pipeline	`Ctrl+Shift+O`	Zoom in / out	`Ctrl+=` / `Ctrl+-`
Save pipeline	`Ctrl+Shift+S`	Fit / Actual size (1:1)	`Ctrl+0` / `Ctrl+1`
Export	`Ctrl+E`	3D surface	`Ctrl+3`
Quit	`Ctrl+Q`	Reset to start	`Home`
Command palette	`Ctrl+P`	Step forward	`Ctrl+→`
Keyboard shortcuts	`F1`	Run all	`Ctrl+Enter`
Image Viewer	`Ctrl+Shift+I`	Run a ledger op	`Ctrl+Shift+L`
Pipeline as code → editor	`Ctrl+Shift+E`

हर action एक ही handler से चलता है, चाहे menu से हो, toolbar से या button से (एक action, कई entry points)।

HDevelop `dev_*` display-control directives

HDevelop की तरह आप program से display का व्यवहार control कर सकते हैं। Program window की script में dev_* line लिखने पर उसे image stage नहीं, बल्कि display directive माना जाता है, जो Apply पर लागू होता है (सभी 43 dev_* की पूरी जानकारी docs/HDEVELOP_DEV_OPS.md में है)।

Directive	असर	संबंधित UI
`dev_update_window ('off'\|'on')`	Graphics window का auto-update toggle करें	View ▸ Display updates ▸ Graphics window
`dev_update_var ('off'\|'on')`	Variable window का auto-update toggle करें	वही, Variable window
`dev_update_pc ('off'\|'on')`	Execution cursor का update toggle करें	वही, Program counter
`dev_update_time ('off'\|'on')`	हर line के processing-time display को toggle करें	वही, Operator timings
`dev_update_off ()` / `dev_update_on ()`	ऊपर के सभी को एक साथ off / on करें	toolbar का Auto-update toggle
`dev_set_part (Row1, Col1, Row2, Col2)`	Display range (zoom/pan) set करें; negative value = पूरा	mouse wheel / Fit के साथ इस्तेमाल करें
`dev_set_lut ('gray'\|'jet'\|'viridis'…)`	Colour map (LUT) बदलें	View ▸ Display mode
`dev_clear_window ()`	मौजूदा window साफ़ करें	—
`set_system ('thread_num', N)`	OpenCV worker threads की संख्या set करें (0 = default/सभी)	Tools ▸ System settings
`set_system ('operator_timeout', ms)`	एक soft operator timeout (Run status में धीमे stage की चेतावनी देता है)	वही
`dev_set_draw ('fill'\|'margin')`	Region overlay को fill और outline (margin) के बीच toggle करें	View ▸ Display mode = region overlay
`dev_set_color ('red'\|'green'…)`	Region overlay का रंग	वही
`dev_set_line_width (N)`	Margin की outline width (px)	वही
`dev_disp_text ('label', Row, Col)`	Result के ऊपर text annotation (अगले draw / `dev_clear_window` पर साफ़ होता है)	—
`dev_open_window (Row, Col, W, H)`	Graphics window खोलें, रखें और current बनाएँ (फिर से Apply करने पर वही window फिर से रखी जाती है = बढ़ती नहीं)	Ctrl+G / Window ▸ Graphics
`dev_set_window (Handle)`	Handle से current window बदलें	window पर click करें
`dev_set_window_extents (Row, Col, W, H)`	Current window की position/size (-1 = जैसा है वैसा रखें)	window को drag करें
`dev_close_window ()`	Current window बंद करें (resident main window सुरक्षित है)	window का ×
`set_system ('max_graphics_windows', N)`	Windows की संख्या की सीमा (default 256, हर path पर fail-closed)	Tools ▸ System settings ▸ Windows

इस्तेमाल: सबसे ऊपर dev_update_off () रखने से आप भारी processing या कई edits बिना drawing cost के कर सकते हैं, फिर dev_update_on () से display को एक साथ मौजूदा स्थिति पर ला सकते हैं (HDevelop वाली ही performance technique)। जब updates off हों, तो status bar के दाईं ओर updates off: … दिखता है, ताकि रुकी हुई स्थिति कभी “टूटी हुई न लगे”। Toolbar का Auto-update toggle भी यही switch करता है।

ध्यान दें (ईमानदारी से): pipeline stage के उलट, dev_* if/for को नहीं मानता और बिना शर्त लागू होता है (branch के अंदर रखने पर भी चलता है)। इन्हें top level पर लिखें। Unsupported dev_* एक error है।

आज़माकर देखें: File ▸ dev_* visualization demo एक HDevelop program load करके लागू करता है जो coins image पर ऊपर के dev_* असल में इस्तेमाल करता है (segment → regions को cyan outline

labels के साथ दिखाएँ)। काम करने वाली sample images File ▸ Sample images में हैं (16 images; provenance studio_assets/sample_images/manifest.json में है। synthetic = अपना काम / coins, camera आदि = skimage.data के BSD/public-domain। tools/gen_sample_images.py से फिर से बनाई जाती हैं)। इनमें से 5 factory inspection (FA) के दृश्य हैं, जो फ़ोटो नहीं बल्कि प्रकाश और परावर्तन की भौतिकी (illumdesign) और PoC के imaging models से गणना करके बनाए गए हैं: hairline धातु पर खरोंच, resin पर dent और बाहरी रेशा, खुदा हुआ lot code, back-light में छेद वाली plate, और weld के X-ray में porosity। हर एक के साथ defect mask (<name>.truth.png) और manifest में विवरण है, हर एक “FA — …” recipe से जुड़ा है (एक test दिखाता है कि वह defects ढूँढता है), और tools/gen_fa_samples.py से फिर से बनता है।

कई भाषाओं का support (en / ja / zh, table-driven)

UI की भाषा Tools ▸ Language / 言語 / 语言 पर बदली जाती है (यह याद रखी जाती है)। Translations एक table हैं जो studio_assets/i18n.json में केंद्रित है, और इन्हें code बदले बिना जोड़ा जा सकता है:

languages — भाषाओं की list (एक जोड़ें तो वह अपने-आप menu में आ जाती है; English हमेशा base है)
tooltips — tooltip translations (English original key है)
strings — menus, buttons और dialogs के label translations (English original key है; 2026-08-30 को जोड़ा गया। 40+ Japanese items के साथ आता है; बिना अनुवाद वाली string English ही रहती है = graceful fallback)
guide — quick guide text (Shift+F2)

अगर op_help/<name>.<lang>.html मौजूद है, तो op help हर भाषा में दिखती है। Honest disclosure: run के दौरान बदलने वाले status शब्द (running… / PASS आदि) और op notes का body अभी अनुवादित नहीं हैं (op notes को English में करना भविष्य का काम है, docstrings को bilingual बनाने के साथ)।

Python Editor और IDE features (2026-08-30)

Studio “आप सिर्फ़ pipeline से code call कर सकते हैं” वाले चरण से आगे जाता है और इसे Python development environment के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

Python Editor (File ▸ Python Editor… / gallery का “Open in editor”): syntax highlighting + line numbers + auto-indent वाला multi-tab editor (HDevelop की main + sub scripts की तरह, कई scripts एक साथ edit करना)। F5 / Run मौजूदा tab को subprocess में चलाता है (repo PYTHONPATH पर है, इसलिए import fullseye जैसा है वैसा काम करता है; unsaved buffer एक scratch copy से चलता है और Save के लिए मजबूर नहीं करता)। Samples ▾ से आप हर worked example को नए tab में खोल सकते हैं (यह बिना path के खुलता है ताकि आप गलती से shipped sample overwrite न कर दें)। चलाने वाला interpreter System settings ▸ Editor में बदला जा सकता है।
MDI code windows (gallery का “Open in window”): sample code को स्वतंत्र windows के रूप में लगाएँ, जितनी चाहें उतनी, और चुना गया हिस्सा copy करें (Window ▸ Tile/Cascade भी काम करते हैं)।
Execution control: breakpoint (= pause) के लिए gutter पर click करें, Continue button चल रही line से अगले breakpoint / अंत तक फिर से शुरू करता है, और stage के right-click का Run from here किसी भी line से फिर से शुरू करता है (Run to here के साथ जोड़ी में)।
Variable watch: Variables window में कोई भी expression register करें (v.mean() / np.percentile(v, 99) / (v > 0.5).sum() आदि; v = चुना गया variable, np = numpy, img = input), और यह हर selection change / pipeline change पर अपने-आप फिर से evaluate होता है। Fail होने वाला expression अपनी row पर ⚠ दिखाता है (panel crash नहीं होता)। Variable का right-click ▸ Inspect in popup… तुरंत type के हिसाब से inspection + percentile + value preview दिखाता है। ज्ञात सीमा (ईमानदारी से): watch expression GUI thread पर synchronously evaluate होता है, इसलिए बहुत भारी expression (किसी बड़े array का पूरा sweep आदि) उसके दौरान UI को रुकवा देता है। Expression को हल्का करें, या भारी aggregation Python Editor में चलाएँ।
System settings (Tools ▸ System settings… / Ctrl+,): category tree + paged layout। Execution (threads / timeout), Windows (window cap), Display (default LUT / region drawing), Editor (font size / चलाने वाला interpreter)।

Drag and drop से क्या खोला जा सकता है (2026-10-03)

Main window पर files या folders drop करें और हर एक उसके लायक window में खुलता है (एक साथ कई files कई windows खोलती हैं)। पूरी list Help ▸ Files you can open (drag & drop)… में है; वह table Studio के असल में इस्तेमाल होने वाले extension constants से बनती है, इसलिए वह इस section से नई हो सकती है।

आप क्या drop करते हैं	कहाँ खुलता है	Notes
Images (png / jpg / tif / webp / pgm / pfm / jp2 …), folders	Image viewer	List, zoom, pixel values, histogram, “Use as pipeline input”। Folder अपने अंदर की images सीधे खोलता है
`.py`	Python editor (हर file का एक tab)
`.json`	Pipeline
Point clouds और meshes (PLY / STL / PCD / OBJ / OFF / XYZ)	3-D viewer	ASCII और binary दोनों (PLY little- और big-endian में, PCD binary_compressed भी)
3DGS (`.ply` / `.splat`)	3-D viewer	SH DC term से रंग; opacity < 0.05 वाले splats छिपे रहते हैं
Medical volumes (NIfTI / NRRD / MHA / DICOM)	3-D viewer	SimpleITK या उसके जैसा चाहिए
glTF (`.glb` / `.gltf`), LiDAR (`.las` / `.laz`)	3-D viewer	pygltflib / laspy चाहिए
Robots (MJCF / URDF)	3-D viewer	`.xml` सिर्फ़ तब जब उसका root `<mujoco>` या `<robot>` हो। mujoco चाहिए
Motion capture (`.bvh`), neuron morphology (`.swc`)	3-D viewer	BVH joint paths समय के हिसाब से रंगे जाते हैं
Videos, animated GIF, HDF5	Video cube
Event-camera (x, y, t, p) (txt / csv / npy / npz)	Video cube	Content से पहचाना जाता है, polarity frames में बदला जाता है
`.npy`	Shape के हिसाब से	2-D → input image, (N, 3 / 6) → point cloud, 3-D → volume
Markdown, SVG	Document viewer
Audio (wav / mp3 / flac / ogg …)	Audio window	Waveform, spectrogram, playback। Non-WAV के लिए soundfile चाहिए
Robot model + qpos `.npy` (T, nq) साथ में	Robot player	Slider और play button

कोई भी ledger op आज़माएँ (Tools ▸ Run a ledger op…, Ctrl+Shift+L) (2026-10-03)

एक window जो typed-ledger ops (PIV, math, driving, 3-D … लगभग 1,700) को हर argument के type से मेल खाते input fields के साथ चलाती है। बाईं ओर के search box में name या शब्द लिखें, एक op चुनें, और उसका argument form दाईं ओर दिखता है।

Data inputs “sample (synthetic)”, “current image” या “last result” से आते हैं। Sample उस op के लिए बनाया गया known truth वाला synthetic input है; “last result” इस window में आखिरी बार चलाए गए op का result है, इसलिए दूसरा op चुनने पर वह आगे pass हो जाता है (जैसे ode_vector_field_grid से flow field बनाएँ, फिर arrow plot के लिए piv_quiver का input “last result” पर set करें)। गलत type का input (flow2d slot में current image) चलाने के बजाय कारण बताकर मना कर दिया जाता है।
Arguments: integer box, real-number box, check box, जहाँ op में choices हों वहाँ choice list, बाकी जगह text line। खाली का मतलब default, None का मतलब None, lists 1, 2, 3 के रूप में। Matrix या dict samples <sample> token के रूप में रखे जाते हैं। जो value पढ़ी न जा सके, उसे कभी चुपचाप default से नहीं बदला जाता — window बताती है कि कौन-सा argument और क्यों।
Run result को picture के रूप में और उसके contents (shape, range, fields) के रूप में दिखाता है, साथ में वही काम करने वाली Python की एक line (“Copy code” उसे script में paste करता है; यह MATLAB command history है)।
“Re-run when a value changes” on होने पर हर बदलाव op को फिर से चलाता है (controls से खोजबीन)।
एक click में editor में: “Insert into editor” window का code (एक script जो जैसी है वैसी चलती है, sample भी फिर से बनाती है) Python Editor के cursor पर डालता है (ज़रूरत हो तो उसे खोलता है; document में जो imports नहीं हैं, सिर्फ़ वे ऊपर जोड़े जाते हैं)। “Session as script” इस window के हर सफल run को क्रम से इकट्ठा करता है (“last result” से जुड़े steps result = … lines का क्रम बन जाते हैं)।
Editor से भी: Python Editor में fs.ledger. या fs. के बाद लिखने पर names सुझाए जाते हैं (कभी भी Ctrl+Space)। कोई ledger op चुनने पर उसके data और ज़रूरी arguments के साथ call insert होता है — जैसे dem_slope(dem, cell_size=) — और cursor पहली खाली जगह पर होता है। उस op की window खोलने के लिए op name पर right-click करें, या उस पर Ctrl+Shift+L दबाएँ।
Command palette (Ctrl+P): ledger: name किसी भी ledger op की window तीन keystrokes में खोलता है (Ctrl+P → name → Enter)।
जो result आप देख रहे हैं उससे: main image पर right-click करें → “Pipeline as code → editor” (Ctrl+Shift+E; एक script जो खुली image पढ़कर चलती है) / “Send this result to a ledger op…” (window दिखाए गए result को image input के रूप में पहले से चुनकर खुलती है)।

कुछ ops अपने sample पर नहीं चलते (हर op का sample कैसे बनाया गया है, उसकी सीमा: 2026-10-03 को sample वाले 60 ops में से 27 जैसे के तैसे चले)। Window अपनी ओर से कोई failure नहीं जोड़ती, यह एक gate से जाँचा जाता है: इसका result sample को सीधे op में pass करने से मेल खाना चाहिए।

CSV कॉलम को table ऑपरेशन से जोड़ना

Typed input table होने पर मौजूदा ledger runner में CSV file… चुनें। हर role में केवल वास्तविक CSV कॉलम चुना जाता है। Gauge R&R के लिए part / part ID, operator / operator, value / measured value हैं। जाँच rows, distinct keys, missing values और repeats दिखाती है। असमान repeats वाले समूह नाम सहित run से पहले रोके जाते हैं, अपने-आप सुधारे नहीं जाते। Mapping operation और header signature के अनुसार सहेजी जाती है और केवल समान format में लौटती है। CSV नहीं बदली जाती।

Result view चीज़ों को कैसे दिखाता है

जो results pixels नहीं हैं, वे अपने shape के हिसाब से बनाए जाते हैं (दायाँ panel और ऊपर वाली window यह साझा करते हैं)।

Result	ऐसे दिखता है
`flow2d` `(2, h, w)`	colour wheel के ऊपर arrows (सबसे लंबा = 0.9 × spacing), जहाँ hue = direction, brightness = speed
1-D numbers	एक line (MATLAB `plot(y)`)
table (dict)	बराबर लंबाई के उसके numeric columns lines के रूप में; x axis एक `t` / `x` / `freq` … column है, अगर हो
`(h, w, 4)` / `(h, w, 1)` / complex	सफ़ेद के ऊपर RGB / grey / magnitude \|z\|
खाली arrays, 4-D और उससे ज़्यादा	shape और range text के रूप में (पहली value को “scalar” के रूप में नहीं दिखाया जाता)

परिणाम कैश, जाँच-चिह्न और इनपुट छवि का संदर्भ (2026-10-19)

प्रति-चरण परिणाम कैश: knob हिलाने पर केवल वही चरण और उसके बाद के चरण दोबारा गणना होते हैं; पहले के परिणाम दोबारा इस्तेमाल होते हैं। हर चरण-पंक्ति के दाएँ सिरे पर इस बार गणना किया गया चरण ⟳ calc और कैश से आया चरण ↺ cache दिखता है। छवि बदलने, क्रम बदलने या चरण हटाने पर प्रभावित चरण से आगे का कैश हट जाता है। कैश हर चरण का केवल नवीनतम एक परिणाम रखता है, इसलिए knob बार-बार खींचने पर भी बढ़ता नहीं।
जाँच-चिह्न (⚠): “चला या नहीं (ran)” और “परिणाम ठीक है या नहीं (valid)” अलग रखे जाते हैं। परिणाम में NaN / Inf हो, वह खाली हो, या सभी पिक्सेल बराबर हों, तो उस चरण-पंक्ति पर ⚠ लगता है; कारण tooltip और Problems में दिखता है (यह ✕ त्रुटियों से अलग पंक्ति है)। यदि परिणाम converged / valid / ok जैसे फ़ील्ड वाली तालिका है, तो Studio उसी घोषणा को दिखाता है। वैधता की जानकारी न रखने वाला परिणाम “वैधता का आकलन नहीं” कहलाता है, OK नहीं। Run all के बाद status bar में “चलाना: पूर्ण / परिणाम: जाँच आवश्यक (कारण)” या “चलाना: पूर्ण / परिणाम: वैधता का आकलन नहीं” दिखता है। Studio केवल रिपोर्ट करता है; op की संख्यात्मक समस्या ठीक नहीं करता और कोई मान नहीं बदलता।
इनपुट छवि का संदर्भ: Save pipeline लोड की गई छवि फ़ाइल का संदर्भ (दिया गया पथ, फ़ाइल का sha256, shape, dtype) JSON के input में रखता है। खोलते समय फ़ाइल मौजूद हो और sha256 मेल खाए तो चुपचाप दोबारा लोड होती है। फ़ाइल मौजूद हो पर बदली हुई हो तो लोड होती है और Problems में “input file changed since save” दिखता है। न मिले तो वर्तमान छवि बनी रहती है और “input not found: पथ” दिखता है (.json के पास उसी नाम की फ़ाइल को दोबारा जोड़ने के उम्मीदवार के रूप में आज़माया जाता है)। बिना input वाली पुरानी JSON पहले की तरह ही खुलती है।
चरण थंबनेल (2026-10-20): हर चरण की पंक्ति के आरंभ में उस चरण के परिणाम का छोटा चित्र (लगभग 48×36 px) दिखता है: क्षेत्र द्विआधारी चित्र के रूप में, आकृति रेखाओं के रूप में, तालिका या अदिश अपने प्रकार के प्रतीक के रूप में। चित्र केवल कैश में पहले से मौजूद परिणाम से बनता है और कभी किसी चरण को दोबारा नहीं चलवाता। जो चरण अभी चला नहीं, उस पर “未計算 / not computed” दिखता है; जो पहले चला पर नॉब या छवि बदल गई, उस पर पुराना चित्र दिखाने के बजाय “再計算が必要 / recompute needed” दिखता है। हर चरण का केवल छोटा ऐरे अलग से रखा जाता है, इसलिए बड़ी छवियों में भी मेमोरी लगभग नहीं बढ़ती। सूची दोबारा बनाने भर से कोई चरण नहीं चलता (गणना केवल रन, स्टेप या नॉब खींचना रुकने पर होती है)। (ja)
चरण इनपुट → आउटपुट पैनल (Window ▸ Panels ▸ Stage in → out): चरण चुनने पर उसका इनपुट और आउटपुट एक ही डिस्प्ले मोड और मान-सीमा में साथ-साथ दिखते हैं, नीचे एक पंक्ति में अंतर: क्षेत्र/लेबल परिणाम के लिए “क्षेत्र 128 → 37”, छवि के लिए औसत / σ / न्यूनतम / अधिकतम पहले → बाद में, तालिका के लिए पंक्तियाँ और स्तंभ, आकृति रेखाओं के लिए उनकी संख्या। पैनल बंद रहने तक कुछ भी गणना नहीं होती।
बायपास (Ctrl+B / चरण का राइट-क्लिक मेनू): चुने हुए चरण को हटाए बिना कुछ समय के लिए बंद कर देता है। वह चरण इनपुट को ज्यों का त्यों आगे देता है और सूची में धूसर व कटी रेखा के साथ दिखता है। Undo प्रविष्टि “remove” नहीं, “bypass” कहती है। बायपास प्रोजेक्ट फ़ाइल में चरण के चौथे तत्व true के रूप में सहेजा जाता है (बंद होने पर कुछ नहीं लिखा जाता, इसलिए इसे न उपयोग करने वाली फ़ाइल पहले जैसी ही बाइट-समान रहती है); यह कैश कुंजी का हिस्सा है, इसलिए बदलने पर उस चरण से आगे दोबारा गणना होती है। Python निर्यात में केवल # bypassed: op टिप्पणी पंक्ति रहती है, और निर्यात की गई स्क्रिप्ट का परिणाम स्क्रीन जैसा ही होता है। Program पाठ में बायपास किया गया चरण # bypassed: op (a, b) पंक्ति होता है, और “Apply” उसे वापस पढ़ लेता है, इसलिए चिह्न बना रहता है।
आसपास के मान आज़माने की पट्टी (नॉब की पंक्तियों के नीचे “Try nearby values”): चुने हुए चरण का परिणाम वर्तमान नॉब मान से थोड़े कम और थोड़े अधिक 3 (या 5) मानों पर छोटे चित्रों में दिखाती है। अंतराल विनिर्देश का चरण-आकार या उसकी सीमा का 1/10 है, जो बड़ा हो (लघुगणकीय पैमाने पर गुणोत्तर); पूर्णांक या विकल्प वाला नॉब पड़ोसी मान लेता है, और कुछ भी अनुमत सीमा से बाहर नहीं जाता। गणना केवल पट्टी खुली रहने पर होती है, और पिछले चरण के कैश परिणाम से शुरू करके केवल वही चरण हर उम्मीदवार के लिए एक बार चलता है (कोई और चरण नहीं चलता)। सभी चित्र एक ही डिस्प्ले सीमा में दिखते हैं और केवल छोटे चित्र रखे जाते हैं, इसलिए बड़ी छवि पर भी मेमोरी लगभग नहीं बढ़ती। चित्र पर क्लिक करने से कुछ नहीं बदलता; चुने हुए चित्र के नीचे “Adopt this value” स्लाइडर वाले ही रास्ते से मान लागू करता है, एक undo चरण के रूप में (“change blur σ”)। यदि मुख्य छवि पर Shift + ड्रैग से क्षेत्र चिह्नित है (Shift + क्लिक से हटता है), तो पट्टी केवल वही क्षेत्र बनाती है।
A को पिन करें, B से तुलना करें (टूलबार “Pin as A” / Ctrl+Shift+A, Window ▸ Panels ▸ A / B): चरण सूची (बायपास चिह्न सहित), इनपुट संदर्भ, अंतिम परिणाम और डिस्प्ले सेटिंग जमा देता है। परिणाम केवल-पढ़ने योग्य एक प्रति है जिसे बाद का कोई रन नहीं बदल सकता। अधिकतम दो रखे जाते हैं; तीसरा सबसे पुराने को हटा देता है (स्टेटस बार बताता है)। A / B पैनल A और जीवित परिणाम B को साथ-साथ, स्वाइप (सीमा रेखा खींचें), ब्लिंक (डिफ़ॉल्ट 500 ms; पैनल बंद होने पर रुकता है) या अंतर (निरपेक्ष / चिह्न सहित, जहाँ 0 सफ़ेद है वह सममित रंग-मानचित्र / अनुपात log2) में दिखाता है। A और B एक ही डिस्प्ले सीमा साझा करते हैं जो A ∪ B से चुनी जाती है। नीचे “What changed” क्रम से बताता है कि A के बाद क्या जोड़ा, हटाया, बदला (पुराना → नया मान इकाई सहित), बायपास हुआ, या कौन-सा इनपुट बदला। “Restore A” A की पाइपलाइन लौटाता है (एक undo चरण), “Adopt B” A को हटाता है, “Keep both” B को दूसरे स्नैपशॉट के रूप में पिन करता है। प्रोजेक्ट फ़ाइल pinned में केवल चरण, इनपुट, डिस्प्ले और टिप्पणी सहेजती है (ऐरे कभी नहीं) और खोलते समय ऐरे दोबारा गणना करती है; न हो सके तो पिन रहता है और Problems में “cannot recompute A” दिखता है। pinned के बिना पुरानी फ़ाइलें पहले की तरह खुलती हैं।
ज़ूम, पैन और कर्सर का तालमेल: “Stage in → out” पैनल और A / B पैनल के चित्र साथ-साथ ज़ूम और पैन होते हैं, और एक चित्र पर कर्सर रखने से बाकी में उसी पिक्सेल पर क्रॉसहेयर दिखता है। A / B पैनल में “sync the main view too” चालू करने पर मुख्य छवि भी समूह में आ जाती है।

एक ही प्रोसेसिंग को पूरे फ़ोल्डर पर लागू करें

Run ▸ इस प्रोसेसिंग को फ़ोल्डर पर लागू करें… में इनपुट फ़ोल्डर और फ़ाइल पैटर्न चुनें, पहली, बीच की, आख़िरी या किसी भी एक छवि पर परिणाम जाँचें, और फिर सभी फ़ाइलों पर चलाएँ। शुरू करते समय इनपुट और प्रोसेसिंग चेन एक बार स्थिर कर दी जाती है, इसलिए बीच में नॉब बदलने से चल रहे बैच की शर्तें नहीं बदलतीं।

एक ही नाम की फ़ाइलों के लिए “ओवरराइट न करें”, “ओवरराइट करें” और “क्रम संख्या जोड़ें” में से चुनें; सब-फ़ोल्डर शामिल होने पर आउटपुट की ओर भी वही संरचना बनती है। summary.csv में फ़ाइल नाम, स्थिति, प्रोसेसिंग समय, संख्यात्मक आउटपुट और त्रुटि का कारण होता है। किसी एक छवि को पढ़ने या प्रोसेस करने में विफलता होने पर बाक़ी जारी रहता है, और समाप्ति के बाद विफल फ़ाइलें और कारण सूची में देखे जा सकते हैं। रोकने का अनुरोध वर्तमान छवि के पूरा होने की सीमा पर स्वीकार होता है, और वास्तव में रुकने तक “रुका हुआ” नहीं दिखाया जाता।

कार्य मोड और पैनल

ऊपर की पट्टी में प्रोसेस बनाना, परिणाम तुलना, मान जाँच या कोड बनाना चुनने पर उस काम के पैनल बड़े और बाकी संकुचित हो जाते हैं। Ctrl+1–4 से मोड बदलते हैं। इनपुट, प्रोसेस चरण और निकाले गए परिणाम नहीं बदलते; हर मोड में किए गए पैनल समायोजन याद रहते हैं। F11 अस्थायी रूप से केवल चित्र दिखाता है और Esc ठीक पिछला विन्यास लौटाता है। “पैनल खोजें…” जापानी या अंग्रेज़ी नाम से छिपा पैनल खोलता है।

डिस्प्ले रेंज और मूल डेटा

हर छवि के लिए अपने-आप प्रत्येक छवि की अलग रेंज बनाता है, तुलना छवियों के लिए साझा A/B पर एक रेंज लगाता है, और मैनुअल दर्ज की गई सीमाएँ उन डिस्प्ले मोड पर लागू करता है जो मान-सीमा का उपयोग करते हैं। region overlay जैसे मोड में, जो रेंज का उपयोग नहीं करता, लेबल यही बताता है। “केवल डिस्प्ले प्रोसेसिंग” का अर्थ है कि मूल मान नहीं बदलते। NaN और Inf मैजेंटा में दिखते हैं; रेंज से बाहर के मान अंतिम रंग में दिखते हैं और पिक्सेल संख्या की चेतावनी देते हैं। सहेजते समय मूल संख्याएँ, वर्तमान डिस्प्ले छवि, या दोनों चुनें; मूल संख्याएँ डिफ़ॉल्ट हैं।

Export और Save/Open का संबंध

Studio में बनी pipeline को तीन रूपों में निकाला जा सकता है।

रूप	कैसे बनाएँ	कहाँ इस्तेमाल करें
`--ops` string	Export (Ctrl+E)	CLI के `imgevolve.py pipeline --ops "…"` / `run "…"` में paste करें
Python function	Export (Ctrl+E)	अपने code में `fullseye.run_pipeline(...)` के रूप में embed करें
JSON	Save pipeline (Ctrl+Shift+S)	`FullseyeEngine.load(...)` / `imgevolve.py run pipeline.json` से चलाएँ

Studio में design, code/CLI में execute वाला HDevelop→HDevEngine-equivalent flow JSON के ज़रिए होता है। JSON लेकर execute करने वाले पक्ष के लिए ENGINE.md देखें।