points_activity_video — CONNGRAPH `activity` op

• 데이터 종류: points × matrix → rgbvideo

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.points_activity_video(P: 'Any', X: 'Any', colors: 'Any' = None, size: 'int' = 480, aspect: 'float' = 0.75, pitch: 'float' = 15.0, yaw_start: 'float' = 0.0, yaw_span: 'float' = 360.0, substeps: 'int' = 1, point_px: 'int' = 2, gain: 'float' = 100.0, background: 'Any' = None, views: 'Any' = None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.points_activity_video(P: 'Any', X: 'Any', colors: 'Any' = None, size: 'int' = 480, aspect: 'float' = 0.75, pitch: 'float' = 15.0, yaw_start: 'float' = 0.0, yaw_span: 'float' = 360.0, substeps: 'int' = 1, point_px: 'int' = 2, gain: 'float' = 100.0, background: 'Any' = None, views: 'Any' = None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("points_activity_video"))

사용법

점군에 활동을 얹어 회전시키는 컬러 동영상 (F, H, W, 3), 값 [0, 1]. F = T × substeps, H = size, W = size × aspect.

views 에 (yaw, pitch) 의 나열(도)을 넘기면 회전하지 않고, 그 방향에서 본 프레임을 가로로 늘어놓는다(W = views 수 × size × aspect + 4 px 의 틈, yaw_start / yaw_span 은 쓰지 않는다). 같은 순간을여러 방향에서 비교해 보는 용도(예: 등쪽 (0, 0) / 측면 (90, 0) / 체축 방향 (0, 90)).

P = (n, 3) 의 좌표, X = (T, n) 의 상태열(reservoir_states). 프레임 k 는 시각 k / substeps 의상태(이웃한 스텝의 선형 보간)를, yaw = yaw_start + yaw_span × k / F 의 카메라로 정사영한다. 밝기 b = log1p(gain · |x| / max|X|) / log1p(gain) —— 척도는 전 프레임에서 1 개(프레임마다 늘리면움직이지 않는 것이 깜박인다). 노드의 색 = colors((n, 3), [0, 1], None 이면 흰색)× (0.2 + 0.8 b), b > 0.5 인 노드는 한 둘레 크고 밝게 칠한다. background 는 (m, 3) 의 점군을 옅은 회색으로 먼저 깐다(뇌의 전체 soma 위에 고른 노드를 얹는 등). 화각은 P 와 background 를 합친 상자로 정한다. 출력은 F×H×W×3 ≤ MAX_VIDEO_ELEMENTS(2^27)로 제한한다.

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

• poc_em_branch_territory — py -3.11 examples/poc_em_branch_territory.py

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

• poc_eye_to_brain — py -3.11 examples/poc_eye_to_brain.py

• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgbvideo` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`activity`)

graph_activation_latency · graph_activity_spread

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

points_activity_video — CONNGRAPH activity op

사용법