typed op• Data kinds: rgbimage → rgbimage
• Call: fullseye.apply(img, "tb_wetness", 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_wetness: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_wetness: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_wetness: 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_wetness: दूसरी images पर output (docs site)
गीली surface का base रंग। diffuse गहरा होता है (और specular बढ़ता है)।
base_rgb: सूखी अवस्था का रंग (H,W,3) या (3,)। wet: गीलापन (0–1)।
ior: पानी की परत का refractive index।
return value: गीली अवस्था का diffuse रंग (समान shape)।
यह गहरा क्यों होता है: पानी की परत के अंदर total internal reflection होता है, और diffuse प्रकाश बार-बार surface की ओर लौटता है और हर बार absorb होता है। approximation के रूप में, सूखी reflectance ρ पर internal reflectance Ri = 1 − (1 − Ri0)/n² के बराबर re-absorption लगाया जाता है ―― गीली रेत के काली दिखने की यही घटना है (specular का बढ़ना clearcoat_shade(coat=wet) को ऊपर जोड़कर दर्शाया जाता है)।
2-D evolution registry में bridge किया गया optics का op wetness। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से wet (default 1) और b से ior (default 1.33) बदला जाता है।
• 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_rgb 0.50 0.50 tb_wetness 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op wetness 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)।
• machined_metal_and_materials — py -3.11 examples/machined_metal_and_materials.py
rgbimage को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_sensor_capture · tb_specular_diffuse_split · tb_specular_coefficient_map · tb_specular_free_transform · tb_rgb_to_quaternion
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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