bridge op• 数据种类:image → volume
• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_volume", 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_volume: 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_volume: 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_volume: 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):

把图像当作高度场挤出为 (D,H,W) 体数据(z 在前)。
体素 (z, y, x) 的高度在像素高度以下时取像素值,超过时为 0:
vol[z, y, x] = img[y, x] if z <= img[y, x] * s * (D - 1) else 0。也就是 高度场的“实心”固体(地形、阶跃、挤出零件),可以从 1 张图像试用体积族(vol_dilate / vol_erosion_ball / macro_vol_denoise …)。轴序按 3-D 台账的约定为 (depth, row, col)。
• a → 高度倍率 s = 0.25 + 1.75 * a(a=0.5 时为 1.125。超过 1 的部分在最上层 D-1 饱和)。
• b → 层数 D = 8 + 2 * int(b * 28)(b=0.5 时为 36,b=0 时为 8,b=1 时为 64)。
• 返回值: (D, H, W) float64,值域与输入相同。z=0 的底面由所有值 > 0 的像素填满(高度为 0 也会落在底面上)。
• 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_volume 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
volume 作为输入)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
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_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)。*
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