it_bit_mask — 2D `gray` op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "it_bit_mask", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: bit_mask (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

it_bit_mask: input → output

*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):

▸ it_bit_mask: 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):

▸ it_bit_mask: 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

bit_mask: 8-bit image का constant bit mask round(a*255) के साथ logical AND। b अनदेखा किया जाता है।

input को [0,1] के 2-D float64 में लाने के बाद round(x*255) से 0 से 255 के 8-bit integers में quantize करता है, constant mask m = round(a*255) & 0xFF (a को [0,1] में clip) के साथ हर pixel पर bitwise AND लेता है, और /255 से वापस [0,1] में लाता है। a=1 पर mask 255 (quantization के अलावा identity), a=0 पर mask 0 (सब शून्य), a=0.5 पर 128 (केवल most significant bit रहता है = 0.5 या अधिक है या नहीं, इस आधार पर 2-मान binarization जैसा)। b उपयोग नहीं होता।

return value input के समान shape का float64 है, मान k/255 के discrete मान होते हैं। a bit pattern के रूप में काम करता है, इसलिए monotonic नहीं है: 0.5 (=128) most significant bit, 0.25 के आसपास (=64) केवल ऊपर से 2nd bit रखता है, और हर एक से स्वतंत्र धारीदार gray-level plane (bit plane) मिलता है। "ऊपर के n bits रखने" हों तो a = (256 - 2**(8-n))/255 चुनें (n=2 पर 192/255 ≈ 0.753)। colour (3-D) input को channel average से 2-D में लाया जाता है। exception होने पर fail-soft से input का clipped संस्करण लौटता है और ledger में दर्ज होता है। bit shift के लिए it_bit_lshift / it_bit_rshift, gray levels की संख्या घटाने के लिए it_convert_image_type। watermark और steganography के विश्लेषण, या quantization noise के visualisation (निचले bit planes निकालने) के लिए।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_gray_arith 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।