bridge op• 数据种类:image → beatcube
• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_beatcube", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ img_to_beatcube: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ img_to_beatcube: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ img_to_beatcube: 其他输入图像 (文档网站)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
把图像的亮点当作 FMCW 雷达目标(距离 = 列，速度 = 行)，合成复数拍频立方体 (A,C,S)。
取平滑(σ=2)后图像的局部极大值，按值降序取 K 个，把每个点作为目标:
range_m = 2 + 30 * col / W，velocity_ms = 15 * (2 * row / H - 1)，振幅 = 像素值。前向模型就是台账中的 fmcw_beat_simulate(rangedoppler) 本身，n_samples = 64, n_chirps = 32, n_antennas = 4(阵元间距为默认的半波长，目标全部在正前方 = 到达角 0°)，其余为该函数的默认值(采样 10 MHz，扫掠 20 THz/s，啁啾周期 50 µs，波长 3.89 mm)。在这些默认值下，距离 0〜37.5 m、速度 ±19.5 m/s 是无模糊范围，上面的映射落在其内部。
• a → 复白噪声的 σ = 0.5 * a(a=0 时无噪声)。
• b → 目标数 K = 1 + int(b * 6)(b=0.5 时为 4。极大值不够时取实际数量)。
• 返回值: (4, 32, 64) complex128。用 tb_range_doppler_map 做 2-D FFT 后，每个目标的峰出现在“列 → 距离 bin，行 → 多普勒 bin”处，tb_beamform_delay_sum 用 4 个阵元返回到达角 0° 的峰。
• 随机数 seed 固定为 0(确定性)。速度的符号遵循 fmcw_beat_simulate 的约定(正 = 远离)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_beatcube 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
beatcube 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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