smoothing op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "xsp_savgol", 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):
▸ xsp_savgol: knob a को बदलने का figure (docs site)
*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):
▸ xsp_savgol: 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)।*
Savitzky-Golay filter से image को smooth करता है (column दिशा → row दिशा के क्रम में 1-dimensional रूप से लगाया जाता है)।
a window की चौड़ाई को विषम मानों 5, 7, 9, 11, 13 पर sweep करता है (w = 5 + 2*int(a*4))। Polynomial degree 2 पर स्थिर है। b उपयोग नहीं होता। चूँकि विधि window के भीतर least squares से degree-2 polynomial fit करके केंद्र का मान बदलती है, यह साधारण moving average की तुलना में चोटियों की ऊँचाई और gradients को बेहतर बचाते हुए smooth करती है। अगर window की चौड़ाई image size के मुकाबले बहुत बड़ी हो, तो boundary handling (scipy का default extrapolation) का प्रभाव तेज़ हो जाता है।
• 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।
xsp_savgol 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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