bridge op• Data kinds: image → lightfield
• Call: fullseye.apply(img, "img_to_lightfield", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*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_lightfield: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ img_to_lightfield: 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_lightfield: 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)।*
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
image को foreground/background की 2 layers में बाँटकर parallax वाला 4-D light field (V,U,H,W) बनाता है।
lf_synthesize वाले ही forward model का 2-layer संस्करण: viewpoint (v, u) हर layer के लिए image को (slope * (v - v_c), slope * (u - u_c)) जितना खिसकाकर देखता है (linear interpolation, किनारे पर nearest neighbour)। background layer का slope 0 (अनंत दूरी) है, foreground layer (threshold या उससे ऊपर के pixel) का slope slope है, और foreground background को occlude करता है (हर viewpoint के लिए mask भी खिसकाया जाता है)। displacement angular index में linear है, इसलिए EPI का slope, refocus का सबसे अच्छा slope और दोनों छोर के viewpoint का disparity slope * (U - 1) सब closed form में ज्ञात हैं।
• a → foreground का slope slope = 1.5 * a pixel/viewpoint (a=0.5 पर 0.75। 5×5 में दोनों छोरों के बीच 3 px)।
• b → foreground का threshold thr = b (img >= thr foreground है। b=0.5 पर चमकीले हिस्से)।
• angular samples LF_ANGULAR = (5, 5) हैं। लौटाता है (5, 5, H, W) float64।
• बीच का viewpoint (2, 2) स्वयं input है (खिसकाव 0)।
कहाँ उपयोग करें: tb_lf_epi / tb_lf_refocus / tb_lf_depth_from_focus का entry। depth estimation का उत्तर "foreground = slope, background = 0" वाले 2 मान हैं।
• gallery2d_bridge family guide
• 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।
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।
img_to_lightfield 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
lightfield को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_lf_to_mla · tb_lf_subaperture · tb_lf_center_view · tb_lf_epi · tb_lf_refocus · tb_lf_synthetic_aperture · tb_lf_depth_from_focus
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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