points_activity_video — CONNGRAPH `activity` op

• Datenarten: points × matrix → rgbvideo

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.points_activity_video(P: 'Any', X: 'Any', colors: 'Any' = None, size: 'int' = 480, aspect: 'float' = 0.75, pitch: 'float' = 15.0, yaw_start: 'float' = 0.0, yaw_span: 'float' = 360.0, substeps: 'int' = 1, point_px: 'int' = 2, gain: 'float' = 100.0, background: 'Any' = None, views: 'Any' = None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.points_activity_video(P: 'Any', X: 'Any', colors: 'Any' = None, size: 'int' = 480, aspect: 'float' = 0.75, pitch: 'float' = 15.0, yaw_start: 'float' = 0.0, yaw_span: 'float' = 360.0, substeps: 'int' = 1, point_px: 'int' = 2, gain: 'float' = 100.0, background: 'Any' = None, views: 'Any' = None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("points_activity_video"))

Verwendung

Ein Farbvideo (F, H, W, 3), das die Aktivität auf die Punktwolke legt und sie dreht, Werte in [0, 1]. F = T × substeps, H = size, W = size × aspect.

Übergibt man in views eine Folge von (yaw, pitch) (Grad), werden ohne Drehung die aus diesen Richtungen gesehenen Frames nebeneinandergestellt (W = Anzahl views × size × aspect + 4 px Lücken; yaw_start / yaw_span werden nicht verwendet). Zum Vergleichen desselben Augenblicks aus mehreren Richtungen (z. B. dorsal (0, 0) / lateral (90, 0) / axial (0, 90)).

P = (n, 3)-Koordinaten, X = (T, n)-Zustandsfolge (reservoir_states). Frame k projiziert den Zustand zur Zeit k / substeps (lineare Interpolation zwischen benachbarten Schritten) orthografisch mit einer Kamera bei yaw = yaw_start + yaw_span × k / F. Helligkeit b = log1p(gain · |x| / max|X|) / log1p(gain) -- 1 Skala über alle Frames (pro Frame zu strecken ließe Unbewegtes flackern). Knotenfarbe = colors ((n, 3), [0, 1], weiß bei None) × (0.2 + 0.8 b); Knoten mit b > 0.5 werden eine Nummer größer und heller gezeichnet. background legt zuerst eine (m, 3)-Punktwolke in hellem Grau aus (z. B. ausgewählte Knoten auf alle Somata des Gehirns setzen). Der Bildwinkel wird durch die Box bestimmt, die P und background zusammen umschließt. Die Ausgabe ist auf F×H×W×3 ≤ MAX_VIDEO_ELEMENTS (2^27) begrenzt.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

• poc_em_branch_territory — py -3.11 examples/poc_em_branch_territory.py

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

• poc_eye_to_brain — py -3.11 examples/poc_eye_to_brain.py

• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `rgbvideo` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`activity`)

graph_activation_latency · graph_activity_spread

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

points_activity_video — CONNGRAPH activity op