mean_sp — 2D `rank` op

• Data kinds: image → image

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

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

mean_sp: 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_sp: 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):

▸ mean_sp: 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

Robust smoothing filter। Window के 20 percentile और 80 percentile का औसत (trimmed mean) लौटाकर बहुत चमकीले/अँधेरे outliers (salt-and-pepper noise आदि) का असर दबाता है। a window के आकार को 3/5/7/9 में बदलता है (_k(a))। b इस्तेमाल नहीं होता।

HALCON के mean_sp (salt-and-pepper noise को दबाने वाला averaging operation) के समकक्ष सन्निकटन है -- ऊपर और नीचे के 20% को छोड़कर बची सीमा का मध्य-बिंदु लेने के कारण यह साधारण औसत से अधिक noise-प्रतिरोधी है, लेकिन इसका implementation HALCON के अपने algorithm से अलग है।

Border handling: किनारे के pixel को दोहराकर mirror होता है (d c b a | a b c d, scipy का default reflect) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।

Knobs (मापा गया): a चरणों में असर करता है, और बदलाव a ≈ 0.25、0.49、0.75 पर होता है (मापा गया; 0.02 के step वाले sweep से मापी गई स्थिति)।

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।