decomposition op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "dc_structure_texture", 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):
▸ dc_structure_texture: 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_structure_texture: 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)।*
Image का structure / cartoon हिस्सा (TV-L2, Chambolle)।
image को "structure (cartoon) + texture" में बाँटकर structure वाला हिस्सा लौटाता है। ROF/TV-L2 model min_u ||u - f||^2 / (2*weight) + TV(u) को Chambolle (2004) की dual projection method से निश्चित 120 iterations (tau=0.125) में हल करता है। weight = 0.02 + 0.28*a है, और a जितना बड़ा उतना smooth (flat हिस्से फैलते हैं, बारीक patterns गायब होते हैं); a=0 पर भी बहुत हल्का smoothing लगता है। b उपयोग नहीं होता।
input को 2-D float64, [0,1] में लाया जाता है (3-D का channel average, NaN→0, ±Inf→1/0)। return value input के समान shape का float64 है, [0,1] में clip। जब तक saturation न हो, dc_structure_texture + (dc_texture_residual - 0.5) == input सही रहता है। 1xN / Nx1 जैसी बहुत छोटी images, जिनमें 2-D divergence परिभाषित नहीं हो सकता, input को जैसा का तैसा लौटाती हैं (structure = input, texture = 0.5)। exception होने पर fail-soft से input का clipped संस्करण लौटता है, और backend_safe के ledger में दर्ज होता है (strict mode में फिर से raise होता है)।
Gaussian blur के विपरीत यह edges (steps) को बचाए रखता है और केवल patterns और noise हटाता है। iterations की संख्या निश्चित है, इसलिए बड़ी images में पूरी तरह converge न हो, ऐसा हो सकता है (शेष texture वाले हिस्से में दिखता है)। केवल texture वाला हिस्सा चाहिए तो dc_texture_residual। periodic patterns हटाने या defect detection के preprocessing के रूप में उपयोग करें, और उसके बाद threshold या dyn_threshold। background low-rank (धारियाँ, gradation) हो तो dc_rpca_lowrank भी एक विकल्प 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_structure_texture 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_fiber_orientation — py -3.11 examples/poc_fiber_orientation.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
decomposition)dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · 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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