estimate_noise — 2D features op

• Data kinds: image → feature

• Call: fullseye.apply(img, "estimate_noise", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: estimate_noise (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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

उपयोग

Additive noise के standard deviation σ का robust अनुमान लगाता है (_noise_sigma: Laplacian response के MAD को normal distribution के हिसाब से बदलकर, 5-point Laplacian kernel के noise gain sqrt(20) से भाग देता है)। Edges से आने वाले outliers के प्रति कम संवेदनशील, और केवल समतल हिस्सों का noise पकड़ने वाला design (2026-09-02 को पुराने implementation की "σ की कोई इकाई नहीं और σ≈0.08 से ऊपर 1.0 पर अटक जाना" वाली खराबी ठीक की गई; विवरण _noise_sigma के docstring में)। HALCON के estimate_noise (Estimate the image noise from a single image.) के समकक्ष है।

a, b का उपयोग नहीं होता।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_features family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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।

estimate_noise 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• poc_weld_radiograph_porosity — py -3.11 examples/poc_weld_radiograph_porosity.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (feature को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (features)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*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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