mult_image — 2D 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", "mult_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: mult_image (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

उपयोग

2 images को pixel-दर-pixel गुणा करता है। HALCON के mult_image के समकक्ष। out = clip(I1 * I2 * (0.5 + 1.5a) + (b - 0.5), 0, 1)। गुणनफल हमेशा गहरा होता है, इसलिए a की gain range चौड़ी रखी गई है।

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।

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

• (अभी कुछ नहीं)

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 (nary)

add_image · sub_image · div_image · abs_diff_image · max_image · min_image · bit_and · bit_or


*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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