physics op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "ph_coherence_enhancing_diffusion", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*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।*
*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ ph_coherence_enhancing_diffusion: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ ph_coherence_enhancing_diffusion: 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):
▸ ph_coherence_enhancing_diffusion: 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)।*
Weickert coherence-enhancing diffusion (HALCON coherence_enhancing_diff)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Builds the structure tensor J_rho = G_rho * (grad I_sigma . grad I_sigma^T), eigendecomposes it, and diffuses with a tensor whose ALONG-structure eigenvalue grows with local coherence (mu1-mu2)^2 while the ACROSS-structure eigenvalue stays small — so noise is smoothed along coherent lines/flow without blurring across them. Update I <- I + dt * div(D grad I). a sets the step count, b the integration scale rho.
• gallery2d_physics_alife_3d family guide
• 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।
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।
ph_coherence_enhancing_diffusion 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
physics)ph_perona_malik · ph_reaction_diffusion · ph_heat_flow · ph_mean_curvature_motion · ph_total_variation_flow
*Provenance: ops.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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