img_to_video — 2D `bridge` op

• 資料種類:image → video

• 呼叫:fullseye.apply(img, "img_to_video", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

img_to_video: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ img_to_video: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ img_to_video: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ img_to_video: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):

img_to_video: animation

用法

把影像變成以恆定速度平移的 T 幀影片 (T,H,W)。

影格 t 是把輸入平移 (dy, dx) = t * step * (sin θ, cos θ) 後的結果(scipy.ndimage.shift，線性內插，邊緣以最近鄰延伸)。位移以閉合式已知，因此可用於驗算影片族(tb_frame_difference_causal / tb_motion_energy_image / tb_background_subtraction_window …)。

• a → 每 1 影格的步距 step = 4 * a 像素(a=0.5 時為 2 px/frame)。

• b → 移動方向 θ = 2π * b(b=0 為 +x，b=0.25 為 +y(向下)，b=0.5 為 −x)。

• 影格數 T = VIDEO_FRAMES(8)。影格 0 就是輸入本身。

• 回傳值: (T, H, W) float64，值域與輸入相同([0,1] 則保持 [0,1]。線性內插不會擴大值域)。

注意: 移動的是整個畫面(攝影機平移)，而不只是物體。背景相減族假定「不動的背景」，所以在整體平移下前景會出現在所有像素上。

詳細使用指南

• gallery2d_bridge 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_video 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `video` 作為輸入)

identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_background

同類別(`bridge`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

img_to_video — 2D bridge op

用法