img_to_counts — 2D `bridge` op

• 資料種類:image → counts

• 呼叫:fullseye.apply(img, "img_to_counts", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

img_to_counts: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ img_to_counts: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ img_to_counts: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ img_to_counts: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

把影像的一列(或一欄)當作光子期望值，產生 Poisson 取樣的一維計數序列。

以 expected = profile * n_max 為期望值的 Poisson 亂數(固定 seed 20260907)。是光子計數族(tb_counts_to_countrate / tb_spad_deadtime_apply / tb_tcspc_background_subtract …)所接受的 非負整數 1-D 序列 的合成器，與 tcspc_simulate 一樣，「期望值已知」是驗算的依據。

• a → 列/行的位置(與 img_to_signal 規則相同。b 也決定方向)。

• b → b < 0.5 為列，b ≥ 0.5 為行。此外還決定 每 1 個像素的最大光子數 n_max = 10 ** (1 + 2 * b)(b=0 時為 10，b=0.5 時為 100，b=1 時為 1,000)。越少，散粒雜訊越明顯。

• 回傳值: 1-D int64，非負。長度在列時為 W，行時為 H。

• 確定性(seed 固定)。輸入相同、旋鈕相同則序列相同。

注意: 期望值為 0 的像素計數為 0(Poisson(0) 恆為 0)。

詳細使用指南

• gallery2d_bridge 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_counts 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `counts` 作為輸入)

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

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

img_to_counts — 2D bridge op

用法