nary op• Data kinds: image × image → image
• Call: यह op 2 inputs लेता है, इसलिए इसे fullseye.apply से नहीं चलाया जा सकता (वह एक-image model है)। g = fullseye.FullseyeGraph(); g.add("out", "convol_image", ["$in1", "$in2"], a=0.5, b=0.5); g.run({"$in1": img1, "$in2": img2}, terminal="out") ($ से शुरू होने वाले नाम बाहर से दिए जाने वाले inputs हैं)
• HALCON समकक्ष: convol_image (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
दूसरे इनपुट को filter mask मानकर convolve करता है। HALCON के convol_image के समकक्ष। ★HALCON की तरह correlation (mask को जैसा लिखा है वैसा ही रखकर) से गणना करता है —— scipy का convolve mask को उलट देता है, इसलिए asymmetric mask के साथ image उल्टी दिशा में खिसक जाती है। mask को absolute values के योग से normalise किया जाता है, borders reflect। a, b का उपयोग नहीं होता।
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
nary)add_image · sub_image · mult_image · div_image · abs_diff_image · max_image · min_image · bit_and
*Provenance: imgops_nary.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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