bridge op• Data kinds: image → counts
• Call: fullseye.apply(img, "img_to_counts", 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):
▸ img_to_counts: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ img_to_counts: knob b को बदलने 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):
▸ img_to_counts: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
image की 1 row (या 1 column) को photons के expected value के रूप में पढ़कर Poisson sample की 1-D count series बनाता है।
expected = profile * n_max को expected value मानकर बनाए गए Poisson random numbers (fixed seed 20260907)। photon counting family (tb_counts_to_countrate / tb_spad_deadtime_apply / tb_tcspc_background_subtract …) जो non-negative integer का 1-D sequence लेती है, उसका synthesiser है; tcspc_simulate की तरह, "expected value ज्ञात है" यही cross-check का आधार है।
• a → row/column की स्थिति (img_to_signal वाला ही नियम। b दिशा भी तय करता है)।
• b → b < 0.5 पर row, b ≥ 0.5 पर column। साथ ही प्रति 1 pixel अधिकतम photon संख्या n_max = 10 ** (1 + 2 * b) (b=0 पर 10, b=0.5 पर 100, b=1 पर 1,000)। जितने कम, shot noise उतना ज़्यादा दिखता है।
• लौटाता है: 1-D int64, non-negative। लंबाई row के लिए W, column के लिए H।
• deterministic (seed fixed)। same input और same knob पर same sequence।
ध्यान दें: expected value 0 वाले pixel का count 0 होता है (Poisson(0) हमेशा 0 होता है)।
• 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।
img_to_counts 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
counts को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield
*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)।*
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