smoothing op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "mean_curvature_flow", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: mean_curvature_flow (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।*
*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):
▸ mean_curvature_flow: 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):
▸ mean_curvature_flow: दूसरी images पर output (docs site)
*Colour (H,W,3) input नहीं दिखाया गया: यह op colour channel को तीसरे spatial axis की तरह लेता है (channels को पार करता है)। इसे हर channel के लिए अलग से call करें।*
छोटे sigma (0.6) वाले Gaussian blur को बार-बार लगाकर mean curvature flow को approximate करने वाली smoothing। यह असली mean curvature PDE (ops की तरफ़ का अलग implementation जो diffusion equation हल करता है) नहीं, बल्कि बार-बार blur करने वाला कम गणना-लागत वाला विकल्प है; यही इस backend की अपनी सन्निकटन सीमा है। HALCON के mean_curvature_flow (Apply the mean curvature flow to an image.) का विकल्प।
a iterations की संख्या को 1–7 की सीमा में sweep करता है (iterations जितने ज़्यादा, smoothing उतनी तेज़)। b उपयोग नहीं होता।
Border handling: किनारे के pixel को दोहराकर mirror होता है (d c b a | a b c d, scipy का default reflect) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
Knobs (मापा गया): a चरणों में असर करता है, और बदलाव a ≈ 0.17、0.33、0.49、0.67、0.83、0.99 पर होता है (मापा गया; 0.02 के step वाले sweep से मापी गई स्थिति)।
• gallery2d_smoothing_rank 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।
mean_curvature_flow 0.35 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*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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