restoration op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "xcv_inpaint", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
*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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*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_inpaint: 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)।*
खोए हुए regions का अनुमान लगाकर भरने वाली मरम्मत (inpainting)।
8bit में बदलने के बाद, अत्यधिक चमकीले (>235) / अंधेरे (<20) pixels को "missing" मानकर अपने-आप mask करता है, और OpenCV की Telea विधि (fast marching method पर आधारित, cv2.INPAINT_TELEA) से आसपास से भरता है। xsk_inpaint (biharmonic विधि) के समान विचार का अलग algorithm वाला संस्करण।
3 pixel radius का neighbourhood उपयोग करता है (स्थिर)। a, b उपयोग नहीं होते। threshold स्थिर होने के कारण, मूल रूप से अर्थपूर्ण over-exposed/पूरी तरह काले pixels भी भर दिए जा सकते हैं।
उसी operation के दूसरे implementation (मापा गया; docs/IMPL_DIFFERENTIAL.md): एक ही input और एक ही a, b पर भीतरी अंतर (value range के अनुपात में; 5e-3 से कम = मेल) xsk_inpaint 0.75 है। जो मेल नहीं खाते उनका कारण (knob mapping, window, border, quantisation, अलग परिभाषा) table में लिखा है।
• gallery2d_smoothing_rank 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।
xcv_inpaint 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · kuwahara · unsharp · median
restoration)xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial · iv_unsharp_deblur
*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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