typed op• Data kinds: video → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_temporal_band_power", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_temporal_band_power: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_temporal_band_power: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_temporal_band_power: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_temporal_band_power: दूसरी images पर output (docs site)
temporal band के अंदर हर pixel की mean-square power -> (H, W) map।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
"Where in the frame is something moving at this frequency?" — a resonance map. The value at a pixel is the mean over time of the squared band-passed signal, so a pure sinusoid of amplitude a inside the band reads exactly a^2/2 (Parseval; measured relative error 3.08e-16 for a = 0.3).
This is an *analysis map*, not a displayable image: it is a power and is not bounded by 1. Pixels with no in-band content read 0.
Typed bridge of the motionmag op temporal_band_power into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a picks the centre of the pass-band among the clip's own non-DC DFT bins (0 = the lowest bin, 1 = the Nyquist bin) and b its half-width (0 = one bin, 1 = half the bins on each side). The band edges sit half a bin outside the chosen bins (frame rate fixed at 32 fps), so the band holds at least one bin for any clip of two or more frames. (Until 2026-10-07 the band was a fixed 3-5 Hz, which holds no bin for a 12-frame clip, so every call was refused.)
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_video 0.50 0.50 tb_temporal_band_power 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op temporal_band_power को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• motion_magnification — py -3.11 examples/motion_magnification.py
• poc_motion_magnification — py -3.11 examples/poc_motion_magnification.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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