fullseye
img_to_counts — 2D bridge op
- データ種:
image→counts - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "img_to_counts", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
画像の 1 行(または 1 列)を光子の期待値として読み、Poisson 標本の 1-D カウント列にする。
expected = profile * n_max を期待値とする Poisson 乱数(固定 seed 20260907)。
光子計数の族(tb_counts_to_countrate / tb_spad_deadtime_apply /
tb_tcspc_background_subtract …)が受ける 非負整数の 1-D 列 の合成器で、
tcspc_simulate と同じく「期待値が既知」なのが検算の根拠になる。
a→ 行/列の位置(img_to_signalと同じ規則。bが向きも決める)。b→b < 0.5で行、b ≥ 0.5で列。加えて 1 画素あたりの最大光子数n_max = 10 ** (1 + 2 * b)(b=0 で 10、b=0.5 で 100、b=1 で 1,000)。 少ないほど散布雑音が目立つ。- 返り値: 1-D
int64、非負。長さは行なら W、列なら H。 - 決定的(seed 固定)。同じ入力・同じノブなら同じ列。
注意: 期待値 0 の画素はカウント 0 になる(Poisson(0) は常に 0)。
詳しい使い方ガイド
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
- アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_counts 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_bridge —
py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
型が繋がる次の op(counts を入力に取れる)
identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts
同カテゴリ(bridge)
img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield · img_to_rgb
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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