img_to_cimage — 2D `bridge` op

• 数据种类:image → cimage

• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_cimage", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

img_to_cimage: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ img_to_cimage: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ img_to_cimage: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ img_to_cimage: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

以图像为振幅、以像素值和倾斜给出相位，生成复数场 (H,W) complex128。

field = img * exp(i * (2π * a * img + 2π * (b - 0.5) * 8 * x / W))。振幅 = 像素值(按透射率、孔径来读)，相位是 与值成正比的分量(作为相位物体的厚度)与 x 方向的线性倾斜(平面波的入射角)之和。是角谱法 tb_angular_spectrum_propagate 和 tb_cx_* 族所接受的复数图像的合成器。

• a → 相位深度 2π * a * img(a=0 时为实场，a=0.5 时最大为 π)。

• b → 倾斜。在 x 方向乘以 (b - 0.5) * 8 个周期的线性相位(b=0.5 时倾斜为 0。8 是“128 px 内 8 条条纹”的参考值)。

• 返回值: (H, W) complex128。|field| = img，arg 如上式。

• 值为 0 的像素无法定义相位(0 * exp(iφ) = 0)。

详细使用指南

• gallery2d_bridge 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_cimage 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `cimage` 作为输入)

identity · tb_cx_ifft · tb_cx_magnitude · tb_cx_phase · tb_cx_real · tb_cx_imag · tb_cx_log_magnitude · tb_cx_apply_transfer_function

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

img_to_cimage — 2D bridge op

用法