typed op• Data kinds: signal → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_local_std", 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):
▸ tb_local_std: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_local_std: stages 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):
▸ tb_local_std: दूसरी images पर output (docs site)
घोषित error bound के साथ rolling standard deviation।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The 1-D counterpart of the image operator local_std (HALCON's deviation_image): the variance is taken after subtracting the mean (E[x^2] - E[x]^2 loses its significant digits on a signal that sits far from zero), unbiased by n/(n-1), and the residual bias of the square root removed by c4(n), so the estimate of sigma itself is unbiased.
*window* is the number of samples in the sliding window, rounded up to the next odd number so the window can be centred (10 becomes 11). The error bound below is computed from the window actually used, so the number quoted stays true. The 2-D side does the same thing — _k(a) snaps the knob to 3/5/7/9 — and the typed bridge that exposes this op as tb_local_std scales the knob continuously, so an even value arrives whenever the knob lands between two odd ones. The relative standard error of each estimate is 1/sqrt(2(n-1)) — 35 % for a 5-sample window, 11 % for 41. Quote it next to any noise figure:
a rolling sigma over 9 samples is +- 25 %, which is wider than most of the changes people try to read off it.
Returns an array the same length as *x* (the ends are reflected).
Typed bridge of the 1d op local_std into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives window (default 9); b is unused.
• 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।
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।
img_to_signal 0.50 0.50 tb_local_std 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op local_std को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
signal को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*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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