img_to_beatcube — 2D `bridge` op

• Data kinds: image → beatcube

• Call: fullseye.apply(img, "img_to_beatcube", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

img_to_beatcube: input → output

*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):

▸ img_to_beatcube: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ img_to_beatcube: knob b को बदलने 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):

▸ img_to_beatcube: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

image के bright spots को FMCW radar targets (range = column, velocity = row) के रूप में पढ़कर complex beat cube (A,C,S) बनाता है।

smoothing (σ=2) की हुई image के local maxima को value के घटते क्रम में K चुनकर, हर point को target बनाया जाता है:

range_m = 2 + 30 * col / W, velocity_ms = 15 * (2 * row / H - 1), amplitude = pixel value। forward model ledger का fmcw_beat_simulate (rangedoppler) ही है, n_samples = 64, n_chirps = 32, n_antennas = 4 के साथ (element spacing default आधी wavelength है, सभी target ठीक सामने = angle of arrival 0°), बाक़ी उसी function के default (sampling 10 MHz, sweep 20 THz/s, chirp period 50 µs, wavelength 3.89 mm)। इन default में दूरी 0 से 37.5 m और velocity ±19.5 m/s बिना ambiguity वाली range है, और ऊपर का mapping उसके अंदर ही रहता है।

• a → complex white noise का σ = 0.5 * a (a=0 पर noise नहीं)।

• b → target की संख्या K = 1 + int(b * 6) (b=0.5 पर 4। maxima कम हों तो उतने ही)।

• लौटाता है: (4, 32, 64) complex128। tb_range_doppler_map से 2-D FFT करने पर हर target का peak "column → range bin, row → Doppler bin" पर उठता है, और tb_beamform_delay_sum 4 elements से angle of arrival 0° का peak लौटाता है।

• random seed 0 पर fixed है (deterministic)। velocity का sign fmcw_beat_simulate के convention के अनुसार है (धनात्मक = दूर जाना)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_bridge 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।

Studio में आज़माएँ

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।