typed op• Datenarten: counts → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_dtof_depth", 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_dtof_depth: 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_dtof_depth: Stufen (Doku-Website)
Entfernung aus einem Photonen-Ankunftszeit-Histogramm: d = c*t/2.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Direct time-of-flight. The light travels to the target and back, so the one-way distance is half the round-trip time times the speed of light. *bin_ps* is the width of one time bin (a 100 ps bin is 1.50 cm of depth).
Four estimators, from crudest to sharpest:
• "peak" — the centre of the fullest bin. Quantised to the bin grid; the error is uniform in +-half a bin (+-0.75 cm at 100 ps).
• "centroid" — the first moment of the whole histogram. Exact for a symmetric pulse *with no background*, and badly biased toward the middle of the window with one — pass subtract_background=True.
• "parabolic" — a parabola through the peak bin and its two neighbours. Sub-bin, cheap, and biased for a Gaussian pulse.
• "gaussian" — the same parabola fitted to the log of those three samples, which is the exact vertex for a Gaussian pulse.
Measured on a noiseless simulated return at 2.4371 m (256 bins x 100 ps, 500 ps IRF), absolute error: peak 1.29 mm, centroid 4.4e-16 m, parabolic 0.067 mm, gaussian 9.4e-9 m — three orders of magnitude between the crudest and the sharpest.
With Poisson noise (200 signal + 200 ambient photons, seed 0) the same four give 13.7 mm, 146.5 mm (with subtract_background=True), 8.5 mm and 8.0 mm. Two honest readings of that: once shot noise dominates the sub-bin estimators buy about 1.6x, not three orders of magnitude, and the centroid collapses because a median-subtracted ambient floor still leaves noise across the whole window that drags the first moment toward the centre. Use "gaussian" or "parabolic" on noisy data; use "centroid" only when the background is genuinely gone.
*offset_ps* is a system delay to remove: t_flight = t_measured - offset_ps, so a positive offset makes the answer *closer*. Returns the distance in metres as a float.
Raises ValueError: negative, non-finite, non-1-D or all-zero *hist*, a non-positive *bin_ps*, an unknown *mode*, a non-finite *offset_ps*, a flat histogram in a peak-based mode (argmax would silently pick bin 0 and report the first bin's depth), a peak in the first or last bin with a sub-bin *mode* (there is no neighbour to fit to — use "peak"), a degenerate three-sample fit, and — instead of returning a negative distance — an *offset_ps* larger than the measured arrival time.
Typed bridge of the photon op dtof_depth into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives bin_ps (default 100); b is unused.
• 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_dtof_depth 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op dtof_depth auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
• poc_dtof_ranging — py -3.11 examples/poc_dtof_ranging.py
feature als Eingabe)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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