tb_quat_norm — 2D `typed` op

• Data kinds: qimage → image

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

tb_quat_norm: 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_quat_norm: 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_quat_norm: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

हर pixel का quaternion modulus |q| = sqrt(w^2+x^2+y^2+z^2)। → (H, W)।

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

Raw / unnormalised, following complexops.cx_magnitude: a modulus is a metric quantity and routinely exceeds one (a QFT spectrum's DC term is huge). For a colour quaternion it is the colour *magnitude* — the length of the RGB vector, i.e. luminance in the L2 sense; for a monogenic signal it is the local amplitude and monogenic_amplitude is the name that says so. Use imgio.normalize for a displayable view.

Typed bridge of the quat op quat_norm 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_quat_norm 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 quat_norm 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 (`image` को input के रूप में लेते हैं)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

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_quat_norm — 2D typed op