typed op• Data kinds: signal → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_smooth_funct_1d_mean", 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_smooth_funct_1d_mean: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_smooth_funct_1d_mean: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_smooth_funct_1d_mean: 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_smooth_funct_1d_mean: दूसरी images पर output (docs site)
बार-बार moving-average smoothing (HALCON smooth_funct_1d_mean)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Applies a length-*size* uniform (box) filter *iterations* times with nearest (edge-replicating) boundary handling. Repeated box filtering approaches a Gaussian (central limit theorem).
:param y: 1-D function, at least 1 sample. :param size: window length in samples; truncated to int, must be >= 1.
Even sizes are accepted but shift the window origin by half a sample
(scipy's origin convention) — prefer odd sizes for a symmetric window.
:param iterations: number of passes; truncated to int, must be >= 0.
iterations=0 returns the (float64-coerced) input unchanged.
:returns: smoothed float64 array, same length as *y*. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, size < 1,
or iterations < 0.
Typed bridge of the 1d op smooth_funct_1d_mean into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives size (default 3) and b drives iterations (default 1).
• 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_smooth_funct_1d_mean 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op smooth_funct_1d_mean 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)।
• poc_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
signal को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d · tb_negate_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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