bridge op• 資料種類:image → beatcube
• 呼叫:fullseye.apply(img, "img_to_beatcube", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ img_to_beatcube: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ img_to_beatcube: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ img_to_beatcube: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
把影像的亮點當作 FMCW 雷達目標(距離 = 欄,速度 = 列),合成複數拍頻立方體 (A,C,S)。
取平滑(σ=2)後影像的局部極大值,依值降冪取 K 個,把每個點作為目標:
range_m = 2 + 30 * col / W,velocity_ms = 15 * (2 * row / H - 1),振幅 = 像素值。前向模型就是台帳中的 fmcw_beat_simulate(rangedoppler) 本身,n_samples = 64, n_chirps = 32, n_antennas = 4(陣元間距為預設的半波長,目標全部在正前方 = 到達角 0°),其餘為該函式的預設(取樣 10 MHz,掃掠 20 THz/s,啁啾週期 50 µs,波長 3.89 mm)。在這些預設下,距離 0〜37.5 m、速度 ±19.5 m/s 是無模糊範圍,上面的映射落在其內部。
• a → 複數白雜訊的 σ = 0.5 * a(a=0 時無雜訊)。
• b → 目標數 K = 1 + int(b * 6)(b=0.5 時為 4。極大值不夠時取實際數量)。
• 回傳值: (4, 32, 64) complex128。以 tb_range_doppler_map 做 2-D FFT 後,每個目標的峰出現在「行 → 距離 bin,列 → 都卜勒 bin」處,tb_beamform_delay_sum 以 4 個陣元回傳到達角 0° 的峰。
• 亂數 seed 固定為 0(確定性)。速度的正負號遵循 fmcw_beat_simulate 的約定(正 = 遠離)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。
img_to_beatcube 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
beatcube 作為輸入)identity · tb_fmcw_window_apply · tb_range_doppler_map · tb_fmcw_range_profile · tb_beamform_delay_sum
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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