points_activity_video — CONNGRAPH `activity` op

• Data kinds: points × matrix → rgbvideo

• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("points_activity_video"))

उपयोग

point cloud पर activity रखकर घुमाने वाला रंगीन video (F, H, W, 3), मान [0, 1]। F = T × substeps, H = size, W = size × aspect।

views में (yaw, pitch) का क्रम (degrees) देने पर घुमाए बिना, उन दिशाओं से देखे गए frames अगल-बगल रखे जाते हैं (W = views की संख्या × size × aspect + 4 px का gap; yaw_start / yaw_span इस्तेमाल नहीं होते)। एक ही पल को कई दिशाओं से तुलना करने के लिए (उदाहरण: dorsal (0, 0) / lateral (90, 0) / axial (0, 90))।

P = (n, 3) coordinates, X = (T, n) state sequence (reservoir_states)। frame k, समय k / substeps की state (पास के steps के बीच linear interpolation) को yaw = yaw_start + yaw_span × k / F वाले camera से orthographic projection करता है। brightness b = log1p(gain · |x| / max|X|) / log1p(gain) -- सभी frames के लिए 1 ही scale (हर frame के हिसाब से फैलाने पर न हिलने वाली चीज़ें टिमटिमाती हैं)। node का रंग = colors ((n, 3), [0, 1], None हो तो सफ़ेद) × (0.2 + 0.8 b); b > 0.5 वाले nodes एक साइज़ बड़े और ज़्यादा चमकीले बनाए जाते हैं। background (m, 3) point cloud को पहले हल्के grey में बिछाता है (जैसे brain के सभी soma के ऊपर चुने हुए nodes रखना)। field of view, P और background दोनों को घेरने वाले box से तय होता है। output F×H×W×3 ≤ MAX_VIDEO_ELEMENTS (2^27) तक सीमित है।

उपयोग की विस्तृत guide

• conngraph family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• 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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`rgbvideo` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`activity`)

graph_activation_latency · graph_activity_spread

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

points_activity_video — CONNGRAPH activity op