smoothing op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "bilateral", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: bilateral_filter (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*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):
▸ bilateral: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ bilateral: 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):
▸ bilateral: 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)।*
Edge को बचाते हुए smoothing (bilateral filter)। HALCON के bilateral_filter (bilateral filtering of an image.) के समकक्ष है।
a spatial फैलाव σ_s = 1.0 + 3.0a को और b brightness दिशा की सहनशीलता σ_r = 0.05 + 0.4b को sweep करता है। पड़ोस की window radius r=2 (5×5) पर स्थिर है और a के साथ नहीं बदलती। पड़ोस का weight गुणनफल exp(-distance²/2σ_s²) × exp(-lightness_diff²/2σ_r²) है; जिन pixels में lightness का अंतर बड़ा है (= edge के पार) उन्हें छोटा weight मिलता है, इसलिए smoothing करते हुए contours सुरक्षित रहते हैं। window को Python की double loop से traverse किया जाता है, इसलिए यह दूसरे smoothing ops से धीमा है।
Border handling: border pixel को replicate किया जाता है (nearest) (2026-09-16 को मापकर दर्ज किया गया)।
• 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।
bilateral 0.35 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · unsharp · median · min_filter · max_filter · percentile
smoothing)gaussian · mean_box · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman
*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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