img_to_beatcube — 2D bridge op

• Datenarten: image → beatcube

• Aufruf: fullseye.apply(img, "img_to_beatcube", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

img_to_beatcube: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ img_to_beatcube: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ img_to_beatcube: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ img_to_beatcube: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Liest die hellen Punkte des Bildes als FMCW-Radarziele (Entfernung = Spalte, Geschwindigkeit = Zeile) und synthetisiert den komplexen Beat-Würfel (A,C,S).

Nimmt K lokale Maxima des geglätteten (σ=2) Bildes in absteigender Reihenfolge des Werts und macht jeden Punkt zu einem Ziel:

range_m = 2 + 30 * col / W, velocity_ms = 15 * (2 * row / H - 1), Amplitude = Pixelwert. Das Vorwärtsmodell ist fmcw_beat_simulate (rangedoppler) aus dem Register selbst, mit n_samples = 64, n_chirps = 32, n_antennas = 4 (Elementabstand ist die standardmäßige halbe Wellenlänge, alle Ziele direkt voraus = Einfallswinkel 0°), sonst die Standardwerte dieser Funktion (Abtastung 10 MHz, Sweep 20 THz/s, Chirp-Periode 50 µs, Wellenlänge 3.89 mm). Mit diesen Standardwerten ist der eindeutige Bereich 0 bis 37.5 m in der Entfernung und ±19.5 m/s in der Geschwindigkeit, und die obige Abbildung bleibt darin.

• a → σ des komplexen weißen Rauschens = 0.5 * a (rauschfrei bei a=0).

• b → Anzahl der Ziele K = 1 + int(b * 6) (4 bei b=0.5; reichen die Maxima nicht, deren Anzahl).

• Rückgabewert: (4, 32, 64) complex128. Eine 2-D-FFT mit tb_range_doppler_map ergibt je Ziel einen Gipfel bei "Spalte → Entfernungs-Bin, Zeile → Doppler-Bin", und tb_beamform_delay_sum liefert mit 4 Elementen den Gipfel bei Einfallswinkel 0°.

• Der Zufalls-Seed ist auf 0 fest (deterministisch). Das Vorzeichen der Geschwindigkeit folgt der Konvention von fmcw_beat_simulate (positiv = sich entfernend).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_bridge

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_beatcube 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen beatcube als Eingabe)

identity · tb_fmcw_window_apply · tb_range_doppler_map · tb_fmcw_range_profile · tb_beamform_delay_sum

Gleiche Kategorie (bridge)

img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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