texture op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "bootstrap_std_error", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*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।*
*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ bootstrap_std_error: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ bootstrap_std_error: 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):
▸ bootstrap_std_error: 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)।*
Local standard deviation की standard error को distribution की कोई धारणा किए बिना मापता है (bootstrap)।
local_std जो error 1/sqrt(2(n-1)) साथ में देता है, वह noise के normal distribution होने के assumption पर टिका है। outlier या bimodality होने पर वह formula असली फैलाव को कम बताता है। यहाँ window के भीतर की value को उन्हीं में से replacement के साथ दोबारा चुनकर statistic फिर से बनाया जाता है, और उसके फैलाव को ही error माना जाता है — assumption की ज़रूरत नहीं, बदले में computation से कीमत चुकाई जाती है।
a window (3-9 pixel) है, b दोबारा चुनने की संख्या (8-64) है। output window के भीतर के standard deviation के सापेक्ष relative standard error है; 1.0 का अर्थ है "100 % डगमगाता है"।
कैसे पढ़ें: absolute value नहीं, बल्कि जगहों के बीच के अनुपात से पढ़ें। normal distribution वाले white noise पर लगाने से यह closed form 1/sqrt(2(n-1)) से कम आता है (bootstrap छोटे sample पर standard deviation के फैलाव को कम बताता है)। माप (b=1.0, 64 बार दोबारा चुनना):
window 3x3 (n=9) मापा गया 0.216 / closed form 0.250 = 0.86
window 5x5 (n=25) मापा गया 0.133 / closed form 0.144 = 0.92
window 7x7 (n=49) मापा गया 0.096 / closed form 0.102 = 0.94
window 9x9 (n=81) मापा गया 0.076 / closed form 0.079 = 0.96
यानी window जितनी बड़ी, उतना करीब। देखने की बात यह है कि "कहाँ यह आसपास से ऊँचा है":
वहाँ distribution normal से हटा हुआ है (scratch, outlier, दो सामग्रियों की सीमा)। 2 % outlier मिली image में median closed form के 1.8 गुना तक उछल जाता है, और normal स्थिति (लगभग 0.9 गुना) से साफ़ अलग हो जाता है — यही अंतर इसका उपयोग है। local_std के साथ रखकर "फैलाव का आकार" और "उस संख्या पर कितना भरोसा नहीं किया जा सकता" को एक साथ देखें।
लागू होने की शर्तें: (1) window छोटी हो तो bootstrap खुद डगमगाता है, और ऊपर बताए अनुसार systematically कम आता है। (2) दोबारा चुनने की संख्या (b) बढ़ाने से map smooth होता है, लेकिन असली error कम नहीं होता। (3) deterministic बनाने के लिए seed fix है — समान input पर हमेशा समान output लौटता है। (4) यह assumption को computation से खरीदने वाला op है, इसलिए धीमा है: माप में 128x128 पर 0.26 सेकंड, 256x256 पर 1.27 सेकंड (b=1.0, 64 बार)। जहाँ closed form काफ़ी हो वहाँ local_std का error bound उपयोग करें — यह op तब का औज़ार है जब यह जाँचना हो कि "क्या उस closed form पर भरोसा किया जा सकता है"।
• gallery2d_texture_freq 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।
bootstrap_std_error 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor · sk_frangi
*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)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.