rank op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "median", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: median_image (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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ median: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ median: knob b को बदलने का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ median: 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।*
Median (माध्यिका) filter। HALCON के median_image (Compute a median filter with various masks.) के समकक्ष है।
a window size को 3,5,7,9 (_k(a)) पर बदलता है। b border handling चुनता है: b <= 0.5 पर reflect (border pixel की copy बनाकर उसे मोड़ा जाता है; यह scipy का default है और 2026-09-17 तक का behaviour), उसके बाद nearest / constant (0 से भरना) / wrap (विपरीत ओर से लपेटना)। ★window 3 होने पर reflect और nearest सिद्धांततः एक जैसे होते हैं (बाहर निकलने वाला हिस्सा 1 pixel है, इसलिए copy का स्रोत वही रहता है) — border handling बदलने पर भी result न बदले तो पहले window size पर शक करें (window 9 पर तीनों 3 तरीके अलग result देते हैं)। salt-and-pepper noise जैसे outlier के प्रति robust है और Gaussian smoothing की तुलना में edge को बेहतर बचाता है।
Knobs (मापा गया): a चरणों में असर करता है, और बदलाव a ≈ 0.25、0.49、0.75 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।
median 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
• blas_thread_budget — py -3.11 examples/blas_thread_budget.py
• ct_reconstruction — py -3.11 examples/ct_reconstruction.py
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
• genspark_external_review — py -3.11 examples/genspark_external_review.py
• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py
• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py
• poc_astro_photometry — py -3.11 examples/poc_astro_photometry.py
• poc_compound_eye — py -3.11 examples/poc_compound_eye.py
• poc_dtof_ranging — py -3.11 examples/poc_dtof_ranging.py
• poc_geodetic_height_frames — py -3.11 examples/poc_geodetic_height_frames.py
• poc_lidar_terrain_change — py -3.11 examples/poc_lidar_terrain_change.py
• poc_nuclei_ploidy — py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.py
• poc_pv_thermal_survey — py -3.11 examples/poc_pv_thermal_survey.py
• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
• poc_web_roll_periodicity — py -3.11 examples/poc_web_roll_periodicity.py
• poc_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.py
• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py
• specular_photometric — py -3.11 examples/specular_photometric.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · min_filter · max_filter · percentile
rank)min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect · median_separate
*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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