typed op• 数据种类:counts → counts
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_countrate_to_counts", 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):
▸ tb_countrate_to_counts: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子,从左到右):
▸ tb_countrate_to_counts: 处理阶段 (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):
▸ tb_countrate_to_counts: 其他输入图像 (文档网站)
计数率 [Hz] → 计数 counts。countrate 的出口(可逆)。
单位就是转换的全部内容:[1/s] * [s] = [1]。gate_s 为积分窗口的秒数,默认 1 ms。counts 是"每个时间 bin 的光子数"类型,因此若让速率序列直接冒充 counts,会在数量级偏差 7 位的情况下默默通过 (TYPE_CHECKS 对两者都只检查"非负的 1-D")。
与 counts_to_countrate 往返实测 max|Δ| = 9.3e-10(值域为 1e3-1e7 Hz,因此 相对为 1e-16 = 双精度舍入 1 个单位。只看绝对值会显得很大,因此像速率这样跨数量级大的量要用相对值来说)。
★用 2 次也不会报异常。TYPE_TO_SORT 把 countrate 折叠进 counts,所以出口直接接到入口。实测(2026-09-08,1,200 Hz 以 gate 1 ms):1 次得到 1.2000 counts,再通过 1 次得到 0.0012 counts —— 1,000 倍的混淆在不产生负值也不产生 NaN 的情况下通过。仅凭值无法判定 "是速率还是计数",因此这 1 件只能不靠检查而靠 调用方的纪律来守护(把所连接的路径记录下来)。
Args:
countrate: (N,) 的非负速率 [Hz]。
gate_s: 积分窗口 [s]。> 0。
Returns:
(N,) float64 的非负计数。
Raises:
ValueError: 负的速率 / gate_s <= 0 / 形状不正确 / 非有限。
桥接到 2-D 进化注册表的 reprconv op countrate_to_counts。实现相同,只是调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 gate_s(默认 0.001)。b 未使用。
• 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。
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_counts 0.50 0.50 tb_countrate_to_counts 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 countrate_to_counts。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定,行为完全相同(只是调用形式不同)。
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
counts 作为输入)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 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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