aug_jpeg_blocks — 2D augmentation op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "aug_jpeg_blocks", 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):

▸ aug_jpeg_blocks: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ aug_jpeg_blocks: knob b को बदलने 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):

▸ aug_jpeg_blocks: 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)।*

उपयोग

JPEG blocking / ringing artefacts। Image (0..255 में scale की गई) को 8x8 blocks में काटा जाता है, हर block को orthonormal 2-D DCT-II (scipy.fft.dctn) से transform करके (1 + 40*a)/16 से scale की गई STANDARD JPEG Annex-K luminance table से quantise किया जाता है (a=0 -> लगभग lossless, a=1 -> भारी quantisation), फिर inverse DCT से reconstruct किया जाता है। b 8x8 block grid की phase को दोनों axes में int(7*b) px खिसकाता है, यानी block की सिलाई जहाँ पड़ती है उसे हिलाता है। जो images 8 की गुणज नहीं हैं उन्हें edge-replicate pad करके वापस HxW तक crop किया जाता है (इसलिए 4x4 इनपुट भी संभाले जाते हैं)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_color_artistic family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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।

aug_jpeg_blocks 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (image को input के रूप में लेते हैं)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

इसी category के (augmentation)

aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_cutout

*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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