rank op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "trimmed_mean", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: trimmed_mean (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ trimmed_mean: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ trimmed_mean: दूसरी images पर output (docs site)
*Colour (H,W,3) input नहीं दिखाया गया: यह op colour channel को तीसरे spatial axis की तरह लेता है (channels को पार करता है)। इसे हर channel के लिए अलग से call करें।*
20 percentile और 80 percentile के filter परिणामों का औसत लौटाकर trimmed mean को approximate करता है। परिणाम outliers (न्यूनतम और अधिकतम तरफ़) का असर हटाए गए औसत के करीब होता है, लेकिन ध्यान दें कि यह असली "बीच के 60% का औसत" वाले trimmed mean से अलग गणना वाला सन्निकटन है। HALCON के trimmed_mean (Smooth an image with an arbitrary rank mask.) का विकल्प।
a window की side length को {3,5,7,9} में बदलता है। b का उपयोग नहीं होता (trim अनुपात 20/80 पर स्थिर है)।
Border handling: किनारे के pixel को दोहराकर mirror होता है (d c b a | a b c d, scipy का default reflect) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
Knobs (मापा गया): a चरणों में असर करता है, और बदलाव a ≈ 0.25、0.49、0.75 पर होता है (मापा गया; 0.02 के step वाले sweep से मापी गई स्थिति)।
• gallery2d_smoothing_rank 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।
trimmed_mean 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*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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