3d op• Data kinds: volume → volume
• Call: fullseye.apply(img, "vol_gaussian", 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।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ vol_gaussian: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ vol_gaussian: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ vol_gaussian: 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):
▸ vol_gaussian: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
3D volume की isotropic Gaussian smoothing। इसके समकक्ष कोई HALCON op निर्धारित नहीं है।
a standard deviation σ को 0.3〜3.0 (0.3+2.7a) पर बदलता है। b border handling चुनता है: b <= 0.5 पर reflect (border pixel की copy बनाकर उसे मोड़ा जाता है; यह scipy का default है और 2026-09-17 तक का behaviour), उसके बाद nearest / constant (0 से भरना) / wrap (विपरीत ओर से लपेटना)। ★σ 0.375 से कम (a लगभग 0.028 से कम) होने पर reflect और nearest सिद्धांततः एक जैसे होते हैं (scipy की window की त्रिज्या int(4σ + 0.5) है, यहाँ 1 pixel; बाहर निकला हिस्सा 1 pixel का है, इसलिए दोहराया गया स्रोत वही रहता है) —— अगर border handling बदलने पर परिणाम नहीं बदलता, तो पहले σ के छोटे होने पर शक करें (σ = 1 पर अधिकतम लगभग 0.05 का अंतर आता है)। scipy.ndimage dimension पर निर्भर नहीं है (N-D), इसलिए 2-D के _gaussian वाला बिल्कुल वही formula जैसा का तैसा 3 axis (CT/MRI, depth stack आदि) पर लागू होता है।
• 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।
img_to_volume 0.50 0.50 vol_gaussian 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py
volume को input के रूप में लेते हैं)identity · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode · vol_dilation_ball
3d)vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode · vol_dilation_ball · vol_erosion_ball
*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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