vx_sobel3x3 — VX gradient op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import vxcore; vxcore.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0), registry से लेना हो तो opsvx.get("vx_sobel3x3"))

उपयोग

Sobel 3×3 (section 3.46): G_x = [[−1,0,1],[−2,0,2],[−1,0,1]], G_y = [[−1,−2,−1],[0,0,0],[1,2,1]] (REQ-0415) को correlation के रूप में लगाता है।

*image*: U8। *border* (ज़रूरी): "replicate" / "constant" (*constant_value* से भरा जाता है) / "undefined" (किनारे का 1 pixel specification में undefined है -- वहाँ 0 डालकर उसे valid के बाहर के रूप में लौटाया जाता है)।

return value {"gx": S16, "gy": S16, "valid": (y0, y1, x0, x1)} (U8 के 3×3 Sobel में |मान| ≤ 1020 होता है, इसलिए S16 saturate नहीं होता)।

Raises ValueError: 2-D U8 नहीं है / border सूची में नहीं है / constant_value 0 से 255 के बाहर है।

उपयोग की विस्तृत guide

• openvx_ports family guide

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।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

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

• (अभी कुछ नहीं)

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

—

इसी category के (gradient)

vx_magnitude · vx_phase

*Provenance: vxcore.py — VX 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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