bridge op• Data kinds: feature → image
• Call: fullseye.apply(img, "feature_to_img", 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।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ feature_to_img: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ feature_to_img: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ feature_to_img: 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):
▸ feature_to_img: दूसरी images पर output (docs site)
scalar feature को tick marks वाली पट्टी बनाकर वापस image में बदलता है —— वह sort जिसे 2-D ledger में 125 ops बनाते हैं, फिर भी image में बदल सकने वाला 1 भी op नहीं था।
★संख्याएँ ख़ुद नहीं बनाई जातीं। text को image में जलाने पर चित्र environment में installed font के अनुसार बदल जाता है, और same input पर same pixel वाला contract टूट जाता है। जो बनाया जाता है वह value की स्थिति है, और tick marks (0, 1/4, 1/2, 3/4, 1) पढ़ने के संकेत बनते हैं। संख्यात्मक मान चाहिए तो annotate_table / annotate_leader (paper family) को दें।
• a → scale की ऊपरी सीमा hi = 10 ** (4a - 2) (a=0 पर 0.01, a=0.5 पर 1.0, a=1 पर 100)। feature के order अलग-अलग होते हैं, इसलिए जो order देखना है वह यहाँ चुनें।
• b → tick marks फैलाने का तरीका। b < 0.5 एक तरफ़ा [0, hi] (बायाँ सिरा 0), b >= 0.5 दो तरफ़ा [-hi, +hi] (बीच 0 है। correlation, skewness जैसी signed मात्राओं के लिए)।
• ऊपरी सीमा से ज़्यादा value सिरे पर रोक दी जाती है (bar का सिरे तक भर जाना = "scale छोटा है" का संकेत)। ★NaN / Inf पर कोरा पन्ना लौटाता है (सिरे तक भरने से अलग पहचान के लिए)।
• लौटाता है: (128, 128) float64, सफ़ेद पृष्ठभूमि ([0,1])।
• gallery2d_bridge family guide
• 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।
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।
intensity 0.50 0.50 feature_to_img 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*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)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.