augmentation op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "aug_read_noise", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Additives Gaußsches READ-Rauschen (Verstärker- + ADC-Rauschen), dessen Sigma unabhängig vom Signal ist (im Gegensatz zum Schrotrauschen). `sigma = 0,005 + 0,15*a. b mischt eine zeilenkorrelierte Komponente hinzu: einen von der gesamten Zeile geteilten Bias mit Standardabweichung 0,5*b*sigma`, wie ihn ein gemeinsamer Zeilenverstärker / zeilenweiser ADC erzeugt (sichtbar als horizontale Streifenbildung). Wird aus (a, b) geseedet.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_color_artistic
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
aug_read_noise 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
augmentation)aug_shot_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks · aug_cutout
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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