smoothing op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "xpil_smooth_more", 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*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):
▸ xpil_smooth_more: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
Pillow का smoothing filter (तेज़)। PIL.ImageFilter.SMOOTH_MORE के fixed kernel से SMOOTH से ज़्यादा blur करता है।
a, b उपयोग नहीं होते (स्थिर kernel)।
Kernel एक 5x5 weighted mean है (केंद्र 44, उसके 8 पड़ोसी 5, सबसे बाहरी 16 pixels 1, कुल 100 से भाग)। केंद्र का weight बड़ा होने से blur उसी 5x5 के uniform mean से कमज़ोर है; एक impulse केंद्र पर केवल लगभग 44% + 8 सटे pixels पर 5% प्रत्येक तक फैलता है (मापा गया: 255 का impulse → केंद्र 112, सटे हुए 13, बाहरी घेरा 0)। यह 3x3 SMOOTH (केंद्र 5, पड़ोसी 1, कुल 13) से ज़्यादा व्यापक रूप से काम करता है।
इनपुट [0,1] पर clip होकर *255 को truncate करके 8-bit L image में बदला जाता है, और आउटपुट /255 से वापस बदला जाता है (1/255 quantization आती है)। Pillow image के सबसे बाहरी 2 pixels filter नहीं करता, वे अपने इनपुट मान रखते हैं। 0-size image ValueError से अस्वीकार होती है और fail-soft होकर clip किए गए इनपुट पर लौट आती है (ledger में दर्ज)। अगर blur की मात्रा बदलनी हो, तो gaussian या median उपयोग करें। Edge detection (xpil_contour /xpil_find_edges) या threshold से पहले noise हटाने के लिए।
• 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।
xpil_smooth_more 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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