mean_box — 2D `smoothing` op

• Data kinds: image → image

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

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

mean_box: 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):

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

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

▸ mean_box: 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):

▸ mean_box: दूसरी images पर output (docs site)

*Colour (H,W,3) input नहीं दिखाया गया: यह op colour channel को तीसरे spatial axis की तरह लेता है (channels को पार करता है)। इसे हर channel के लिए अलग से call करें।*

उपयोग

आयताकार window का साधारण औसत (box) filter। HALCON के mean_image (Smooth by averaging.) के समकक्ष है।

a window की भुजा की लंबाई को 4 चरणों 3,5,7,9 के बीच बदलता है (_k(a): a को 4 bins में बाँटकर round किया जाता है)। b border handling चुनता है: b <= 0.5 पर reflect (border pixel को दोहराकर mirror करता है; scipy का default और 2026-09-17 तक का व्यवहार), उसके बाद nearest / constant (0 से भरता है) / wrap (विपरीत छोर से लपेटता है)। ★window 3 होने पर reflect और nearest सिद्धांततः एक जैसे होते हैं (बाहर निकला हिस्सा 1 pixel का है, इसलिए दोहराया गया स्रोत वही रहता है) —— अगर border handling बदलने पर परिणाम नहीं बदलता, तो पहले window size पर शक करें (window 9 पर सभी 3 प्रकार अलग होते हैं)। Gaussian से गणना में सस्ता है, लेकिन ringing की संभावना ज़्यादा है और edges धुंधले हो जाते हैं।

Border handling: border pixel को दोहराकर mirror किया जाता है (d c b a | a b c d, scipy का default reflect) (2026-09-16 को मापकर दर्ज किया गया)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_smoothing_rank 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।