texture op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "scale_select_std", 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):
▸ scale_select_std: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ scale_select_std: 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):
▸ scale_select_std: 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)।*
हर pixel के लिए window का आकार चुनने वाला local standard deviation (Lepski / ICI नियम)।
window को जितना चौड़ा करें, अनुमान उतना stable होता है (relative standard error 1/sqrt(2(n-1))), लेकिन किनारे धुँधले होकर resolution घटता है — जब तक 1 ही आकार चुना जाए, यह विरोधाभास हल नहीं होता। हल यह है कि "न समय में, न स्थान में, बल्कि हर जगह का अलग उत्तर रखें": सबसे छोटी window से क्रम से, जब तक अनुमानों के confidence interval आपस में overlap करते रहें तब तक window बढ़ाएँ, और overlap बंद होने से 1 पहले रुक जाएँ। flat जगहों पर बड़ी window (stable), और किनारों के पास छोटी window (धुँधली नहीं) अपने आप चुनी जाती है।
a आज़माई जाने वाली window की ऊपरी सीमा है (3,5,7,9,11,13,15 में से कहाँ तक), b confidence interval का गुणक gamma (1.0-3.0) है। gamma बढ़ाने से window आसानी से फैलती है (stability की ओर)।
local_std से संबंध: local_std window को fix रखता है। flat हिस्से का अनुमान कसने के लिए window बढ़ाने पर किनारे धुँधले होते हैं, इस trade-off को यह op हर जगह के हिसाब से हल करता है। किनारों की तीक्ष्णता बनाए रखते हुए केवल flat हिस्से का error घटा सकना इसकी खूबी है, बदले में computation window की संख्या जितना बढ़ता है।
लागू होने की शर्तें: (1) "overlap करते हैं या नहीं" का निर्णय error bound के सही होने पर निर्भर है — जो noise white नहीं है (spatially correlated) उसमें window ज़रूरत से ज़्यादा फैल जाती है। (2) यदि gamma बहुत छोटा हो तो हमेशा सबसे छोटी window चुनी जाती है, और result local_std के 3x3 जैसा हो जाता है (यह असर न होने को पहचानने का तरीका है)।
• gallery2d_texture_freq 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।
scale_select_std 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor · sk_frangi
*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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