bridge op• 数据种类:image → lightfield
• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_lightfield", 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_lightfield: 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_lightfield: 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_lightfield: 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)。*
动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版,GIF 为辅助):

把图像分成前景/背景两层,生成带视差的 4-D 光场 (V,U,H,W)。
与 lf_synthesize 相同前向模型的 2 层版: 视点 (v, u) 对每一层把图像平移 (slope * (v - v_c), slope * (u - u_c)) 后观看(线性插值,边缘取最近邻)。背景层斜率为 0(无穷远),前景层(阈值以上的像素)斜率为 slope,前景遮挡背景(掩模也按视点平移)。位移对角度索引是线性的,因此 EPI 的斜率、重聚焦的最佳斜率、两端视点的视差 slope * (U - 1) 全都以闭式已知。
• a → 前景斜率 slope = 1.5 * a 像素/视点(a=0.5 时为 0.75。5×5 时两端相差 3 px)。
• b → 前景阈值 thr = b(img >= thr 为前景。b=0.5 时为明亮部分)。
• 角度采样为 LF_ANGULAR = (5, 5)。返回值 (5, 5, H, W) float64。
• 中央视点 (2, 2) 就是输入本身(偏移 0)。
用途: tb_lf_epi / tb_lf_refocus / tb_lf_depth_from_focus 的入口。深度估计的答案是“前景 = slope、背景 = 0”这 2 个值。
• 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_lightfield 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
lightfield 作为输入)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 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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