typed op• Datenarten: counts → counts
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_countrate_to_counts", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_countrate_to_counts: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_countrate_to_counts: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_countrate_to_counts: andere Eingaben (Doku-Website)
Zählrate [Hz] → Zählwerte counts. Ein Ausgang von countrate (reversibel).
Die Einheiten sind der gesamte Inhalt der Umrechnung: [1/s] * [s] = [1]. gate_s ist das Integrationsfenster in Sekunden, Standard 1 ms. counts ist der Typ "Photonenzahl je Zeit-bin"; lässt man eine Ratenreihe sich einfach counts nennen, geht sie mit 7 Größenordnungen Versatz stillschweigend durch (TYPE_CHECKS prüft beide nur als "nichtnegatives 1-D").
Hin- und Rückweg mit counts_to_countrate ergibt gemessen max|Δ| = 9.3e-10 (der Wertebereich ist 1e3-1e7 Hz, also relativ 1e-16 = 1 Einheit der Rundung in doppelter Genauigkeit. Nur am Absolutwert betrachtet wirkt es groß, daher werden Größen mit weitem Größenordnungsbereich wie Raten relativ angegeben).
★Auch 2-maliges Anwenden löst keine Ausnahme aus. TYPE_TO_SORT faltet countrate in counts, daher verbindet sich der Ausgang direkt mit dem Eingang. Gemessen (2026-09-08, 1,200 Hz mit gate 1 ms): nach 1 Durchlauf 1.2000 counts, nach 1 weiteren 0.0012 counts —— eine Verwechslung um den Faktor 1,000 geht durch, ohne negative Werte oder NaN zu erzeugen. Allein aus den Werten lässt sich "Rate oder Zählung" nicht entscheiden; dieser 1 Fall lässt sich daher nicht durch eine Prüfung, sondern nur durch die Disziplin des Aufrufers absichern (den verbundenen Pfad aufschreiben).
Args:
countrate: (N,) nichtnegative Rate [Hz].
gate_s: Integrationsfenster [s]. > 0.
Returns:
(N,) float64 nichtnegative Zählungen.
Raises:
ValueError: negative Rate / gate_s <= 0 / ungültige Form / nicht endlich.
Die reprconv-Op countrate_to_counts, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert gate_s (Standard 0.001). b wird nicht verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_counts 0.50 0.50 tb_countrate_to_counts 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op countrate_to_counts auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
counts als Eingabe)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_counts_to_countrate
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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