typed op• 数据种类:rgbimage → rgbimage
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_sensor_capture", 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_sensor_capture: 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):
▸ tb_sensor_capture: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
阶段(前置算子 → 本算子,从左到右):
▸ tb_sensor_capture: 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_sensor_capture: 其他输入图像 (文档网站)
辐射亮度 → 真实传感器输出(散粒噪声、读出噪声、饱和、量化)。
以光子数 = radiance · exposure_ms · gain_e_per_unit / 1000 为均值的 Poisson。再加上读出噪声(正态),用 full_well_e 使其饱和,按 bit_depth 量化。饱和是裁剪(clip)而非回绕(过曝仍为白)。
返回值为 0..2^bit_depth−1 的整数数组。固定 seed 则结果确定。
桥接到 2-D 进化注册表的 optics op sensor_capture。实现相同,只是调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 exposure_ms(默认 10),b 调节 gain_e_per_unit(默认 50000)。
• 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_rgb 0.50 0.50 tb_sensor_capture 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 sensor_capture。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)。
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
rgbimage 作为输入)identity · tb_wetness · tb_specular_diffuse_split · tb_specular_coefficient_map · tb_specular_free_transform · tb_rgb_to_quaternion
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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