img_to_beatcube — 2D `bridge` op

• 데이터 종류: image → beatcube

• 호출: fullseye.apply(img, "img_to_beatcube", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

img_to_beatcube: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ img_to_beatcube: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ img_to_beatcube: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ img_to_beatcube: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*

사용법

영상의 밝은 점을 FMCW 레이더 표적(거리 = 열, 속도 = 행)으로 읽어 복소 비트 큐브 (A,C,S)를 합성한다.

평활화(σ=2)한 영상의 국소 극대를 값의 내림차순으로 K개 골라, 각 점을 표적으로 삼는다:

range_m = 2 + 30 * col / W, velocity_ms = 15 * (2 * row / H - 1), 진폭 = 화소 값. 전방 모델은 대장의 fmcw_beat_simulate(rangedoppler) 그 자체이며, n_samples = 64, n_chirps = 32, n_antennas = 4(소자 간격은기본값인 반파장, 표적은 모두 정면 = 도래각 0°), 그 밖에는같은 함수의 기본값(샘플링 10 MHz, 스윕 20 THz/s, 처프 주기 50 µs, 파장 3.89 mm). 이 기본값에서는 거리 0~37.5 m, 속도 ±19.5 m/s가 모호성 없는 범위이며, 위의 사상은 그 안쪽에 들어간다.

• a → 복소 백색 잡음의 σ = 0.5 * a(a=0에서 무잡음).

• b → 표적 수 K = 1 + int(b * 6)(b=0.5에서 4. 극대가 모자라면 그 수).

• 반환값: (4, 32, 64) complex128. tb_range_doppler_map으로 2-D FFT를 하면표적마다의 봉우리가 “열 → 거리 빈, 행 → 도플러 빈”에 서고, tb_beamform_delay_sum은 4소자로 도래각 0°의 봉우리를 반환한다.

• 난수 seed는 0 고정(결정적). 속도의 부호는 fmcw_beat_simulate의 규약(양 = 멀어진다).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_bridge 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

img_to_beatcube 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`beatcube` 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_fmcw_window_apply · tb_range_doppler_map · tb_fmcw_range_profile · tb_beamform_delay_sum

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

img_to_beatcube — 2D bridge op

사용법