physics op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "ph_total_variation_flow", 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_total_variation_flow: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ ph_total_variation_flow: 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_total_variation_flow: 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)।*
Total-variation (Rudin-Osher-Fatemi) denoising flow (कोई HALCON operator नहीं, "")।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Gradient descent of the ROF energy TV(I) + (lam/2)||I - I0||^2:
I_t = div(grad I / |grad I|) - lam (I - I0).
The TV term (curvature of the level sets) flattens noise while preserving sharp edges; the fidelity term keeps the result anchored to the noisy input I0 so it denoises rather than collapsing to a constant. a sets the step count, b the fidelity weight lam.
• 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_total_variation_flow 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py
• 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_coherence_enhancing_diffusion · ph_reaction_diffusion · ph_heat_flow · ph_mean_curvature_motion
*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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