decomposition op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "dc_rpca_lowrank", 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।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ dc_rpca_lowrank: knob a को बदलने का figure (docs site)
*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):
▸ dc_rpca_lowrank: 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)।*
Robust-PCA का low-rank (background) हिस्सा।
image matrix M को M = L + S (low-rank L + sparse S) में विभाजित करने वाले Principal Component Pursuit को inexact ALM (Lin/Chen/Ma 2010) से हल करके L लौटाता है। sparse term का weight λ = (0.5 + 1.5*a) / sqrt(max(m, n)) है (m, n decomposition के समय matrix के आयाम हैं); a जितना बड़ा, S उतना sparse होता है, और उतने ही L में बचने वाले components (rank) बढ़ते हैं। a=0 पर λ छोटा होता है, अधिकांश बदलाव S में समा जाते हैं और L सपाट हो जाता है। b उपयोग नहीं होता। iterations अधिकतम 60, convergence की जाँच ||M - L - S||_F <= 1e-7 * ||M||_F।
जिन images की लंबी भुजा 64 से अधिक है उन्हें 64 तक छोटा करके decompose किया जाता है, और केवल L को linear interpolation से मूल आकार में वापस लाया जाता है (क्योंकि low-rank हिस्सा छोटा करना सह लेता है)। input को [0,1] के 2-D float64 में लाया जाता है (3-D का channel average), return value भी समान shape, [0,1] में clip। पूरी तरह शून्य image पर input जैसा का तैसा लौटता है। BLAS threads की संख्या केवल decomposition के दौरान fsthreads से सीमित की जाती है (छोटे matrix के SVD में threads जितने अधिक, गति उतनी धीमी)। exception होने पर fail-soft से input का clipped संस्करण लौटता है और ledger में दर्ज होता है।
यह decomposition "rows या columns में दोहराई जाने वाली structure" (धारियाँ, gradation, periodic patterns) को background मानता है, इसलिए एक अकेली 2-D image में भी कपड़ा, sheet, display pixels जैसे periodic background से isolated defects अलग करने के लिए उपयुक्त है। natural images जैसे non-periodic background में L केवल एक low-rank approximation होता है, अर्थपूर्ण background नहीं बनता। जोड़ीदार defect वाला हिस्सा dc_rpca_sparse है (L + (S - 0.5) == input)। edge-preserving smoothing से structure निकालना हो तो dc_structure_texture।
• gallery2d_texture_freq family guide
• blas_threads_and_memory — Matrix decompositions धीमे क्यों हैं — BLAS threads, caches, memory layout
• 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।
dc_rpca_lowrank 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• blas_thread_budget — py -3.11 examples/blas_thread_budget.py
• 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
decomposition)dc_structure_texture · dc_texture_residual · dc_rpca_sparse · dc_retinex · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic
*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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