decomposition op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "dc_rpca_sparse", 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_sparse: 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_sparse: 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 sparse (defect / anomaly) residual = input - low-rank, 0.5 पर।
dc_rpca_lowrank जैसा ही inexact ALM वाला PCP decomposition M = L + S करता है, और sparse term S को 0.5 पर केंद्रित करके लौटाता है (clip(S + 0.5, 0, 1))। background के समान pixels 0.5, background से चमकीले isolated points 0.5 से ऊपर और गहरे points नीचे आते हैं; यह signed residual है, और saturation न होने की सीमा में dc_rpca_lowrank + (this output - 0.5) == input। a sparse weight λ = (0.5 + 1.5*a)/sqrt(max(m, n)) तय करता है; जितना बड़ा, उतना sparse S (छोटे residuals 0 पर round हो जाते हैं, केवल स्पष्ट defects बचते हैं), और a=0 पर लगभग सभी pixels में residual आता है। b उपयोग नहीं होता।
लंबी भुजा 64 से अधिक वाली images को छोटा करके L हल किया जाता है, और S को मूल resolution पर S = soft(M0 - L_up, λ/μ_final) के रूप में फिर से बनाया जाता है (क्योंकि छोटे किए गए S को बड़ा करने पर 1 pixel के defects फैलकर amplitude खो देते हैं)। input को [0,1] के 2-D में लाया जाता है, return value समान shape का float64, [0,1] है। पूरी तरह शून्य image में S = 0 और परिणाम एकसमान 0.5। exception होने पर fail-soft से input का clipped संस्करण लौटता है और ledger में दर्ज होता है।
बाद के चरण में |output - 0.5| defect की तीव्रता है, इसलिए threshold परिवार के op से 0.5 से दूर के pixels चुनें (चमकीली या गहरी, कौन-सी ओर चुनी जाए यह threshold की दिशा से तय होता है)। यह periodic background (कपड़ा, grid, display) पर point defects और खरोंचों के detection के लिए है; non-periodic background में background का ऊबड़-खाबड़पन सीधे residual में मिल जाता है।
• 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_sparse 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
decomposition)dc_structure_texture · dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · 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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