tb_iqft2 — 2D `typed` op

• Data kinds: qimage → qimage

• Call: fullseye.apply(img, "tb_iqft2", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

tb_iqft2: 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ tb_iqft2: stages 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):

▸ tb_iqft2: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

centred spectrum का inverse quaternion Fourier transform। → (H, W, 4)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

The exact inverse of qft2 for the same side and the same mu:

measured round-trip error 2.22e-15 for both sides on a standard-normal (32, 32, 4) field. The kernel is exp(+mu * 2*pi*(...)) applied on the side named, and the 1/(H*W) normalisation is carried here, as in numpy.fft.ifft2.

Using the wrong side does not raise. iqft2(qft2(q, "left"), "right") returns a finite, plausible quaternion image that is simply not q:

measured max|err| = 1.113 on a random colour image whose own range is 0.9994 (another seed: 1.063 against 1.0), and — the dangerous case — only 0.054 against a range of 1.076 on a grey-axis-dominated one, which is small enough to survive a look at the picture. The side argument is required at both ends for exactly this reason, and the two calls must agree: nothing in the data records which transform produced it, so nothing downstream can catch the mismatch for you.

Raises ValueError: *spectrum* is not a valid (H, W, 4) field; *side* is not 'left' / 'right'; *mu* is not a finite non-zero 3-vector.

Typed bridge of the quat op iqft2 into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b are unused.

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।

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।

img_to_rgb 0.50 0.50
tb_rgb_to_quaternion 0.50 0.50
tb_iqft2 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

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

नीचे के उदाहरण मूल ledger op iqft2 को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।

• quaternion_monogenic — py -3.11 examples/quaternion_monogenic.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`qimage` को input के रूप में लेते हैं)

identity · tb_quaternion_to_rgb · tb_quat_norm · tb_quat_conjugate_image · tb_quat_normalize_image · tb_monogenic_amplitude · tb_monogenic_phase · tb_monogenic_orientation

इसी category के (`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*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)।*

tb_iqft2 — 2D typed op