bridge op• 数据种类:image → rgbimage
• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_rgb", 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_rgb: 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_rgb: 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_rgb: 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)。*
给灰度图像加上色相和饱和度，生成 (H,W,3) RGB 图像(sort rgbimage)。
按二色性反射模型(漫反射 = 着色，镜面 = 白)的形式生成:
mix = (1 - sat) + sat * chroma，chroma = HSV(hue, 1, 1)，spec = clip((gray - 0.75) / 0.25, 0, 1) ** 2，rgb = gray * (mix * (1 - spec) + spec)。也就是说，暗〜中间调的像素按色相着色，亮度越超过 0.75 的像素越回到白色(无彩色)。饱和度为 0 时是 3 个通道同值的灰色(与 spec 无关，就是输入本身)。每个通道都不超过输入，所以值域保持在 [0,1] 内。
• a → 色相 hue = a(0 为红，1/3 为绿，2/3 为蓝，1 时回到红)。
• b → 饱和度 sat = b(b=0.5 时只着色一半)。
• 返回值: (H, W, 3) float64。
• 镜面的拐点 SPECULAR_KNEE = 0.75 固定(没有做成旋钮)。
为什么加入镜面(2026-09-07 实测): 单纯着色 gray * mix 会让明亮部分也成为同一色相的饱和色，tb_specular_coefficient_map / tb_specular_diffuse_split / tb_specular_free_transform 所看的“无彩色高光”连 1 个像素都没有，镜面系数全为 0，得到一张漆黑的图。合成的输入侧满足了该族的前提(二色性)。
用途: tb_rgb_to_quaternion(→ qimage，四元数颜色 op 的入口)，tb_specular_free_transform / tb_wetness / tb_sensor_capture。并不再现自然图像的颜色(单一色相的合成)。
• 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_rgb 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
rgbimage 作为输入)identity · tb_wetness · tb_sensor_capture · tb_specular_diffuse_split · tb_specular_coefficient_map · tb_specular_free_transform · tb_rgb_to_quaternion
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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