img_to_counts — 2D `bridge` op

• 数据种类:image → counts

• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_counts", 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])

img_to_counts: input → output

*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_counts: 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_counts: 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_counts: 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)。*

用法

把图像的一行(或一列)当作光子期望值，生成 Poisson 采样的一维计数序列。

以 expected = profile * n_max 为期望值的 Poisson 随机数(固定 seed 20260907)。是光子计数族(tb_counts_to_countrate / tb_spad_deadtime_apply / tb_tcspc_background_subtract …)所接受的 非负整数 1-D 序列 的合成器，与 tcspc_simulate 一样，“期望值已知”是验算的依据。

• a → 行/列的位置(与 img_to_signal 规则相同。b 也决定方向)。

• b → b < 0.5 为行，b ≥ 0.5 为列。此外还决定 每 1 个像素的最大光子数 n_max = 10 ** (1 + 2 * b)(b=0 时为 10，b=0.5 时为 100，b=1 时为 1,000)。越少，散粒噪声越明显。

• 返回值: 1-D int64，非负。长度在行时为 W，列时为 H。

• 确定性(seed 固定)。输入相同、旋钮相同则序列相同。

注意: 期望值为 0 的像素计数为 0(Poisson(0) 恒为 0)。

详细使用指南

• gallery2d_bridge 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_counts 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `counts` 作为输入)

identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts

同类别(`bridge`)

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

*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)。*

img_to_counts — 2D bridge op

用法