bridge op• 数据种类:image → signal
• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_projection_profile", 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])
*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_projection_profile: 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_projection_profile: 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_projection_profile: 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)。*
把沿 1 个方向压缩图像得到的投影轮廓变成1-D signal —— 版面分析的基本量。
img_to_signal 是“把 1 行/列原样读出”，而本 op 则是把全部行(全部列) 汇总成 1 条。字符串的间隙、格线、条带的边界，在 1 条扫描线上会淹没在噪声中，但压缩之后就会作为谷显现出来。
• b → 方向。b < 0.5 时沿纵向压缩，长度 W(每列的代表值。横向排列的字之间的间隙成为谷)，b >= 0.5 时沿横向压缩，长度 H(每行。行间成为谷)。与 img_to_signal 一样由 b 决定方向，但 a 的含义不同。
• a → 上侧修剪率。把被压缩轴上的值按从大到小排列，只对前 m = max(1, round((1-a) * N)) 个求平均。a=0 是单纯的平均投影 (即经典的 projection profile 本身)，a=1 是最大值投影(MIP)，其间是“只保留离群值、其余抹平”的连续折中。
• 返回值: 1-D float64。不归一化(值域保持输入不变。[0,1] 的图像则为 [0,1])。长度由方向决定(W 或 H)。空帧得到常数值序列。
为什么旋钮是修剪率: 平均投影抗噪声，但 1 条细线会被背景稀释而消失。最大值投影能保留细线，但 1 个亮点就会把整列抬高。无论选哪个都会有所损失，所以把丢弃多少做成旋钮，明确了取舍。提高 a 细结构得以保留，降低则噪声被抹平 ―― 单调，且两端与经典的 2 种投影一致。
深色字要先在前级反转。本 op 保留较大的一方，所以白底黑字直接传入时，修剪会拾取背景。插入 invert(台账)后，a 保留的就是“字色深的地方”。
先行工作与对应: 平均投影本就是文档分析的经典(Postl 1986 / Baird 1987 用于倾斜估计的量)，在 HALCON 中对应 gray_projections(水平、垂直的浓淡投影) —— 由它来填补对应表中 covered: false 的 op。通过上位修剪连续地靠向最大值投影的这一族，与荧光显微镜时间帧融合中使用的 分位数投影(取上侧 75 % 点)思路相同，但本 op 是前 m 个的平均，所以两端严格地与平均投影和最大值投影一致，其间单调。
用途: 行切分(横向压缩找谷)、字切分(纵向压缩)、格线检测、条带边界、deskew 内部所用判定量的可视化。下游是 1-D 函数族(tb_smooth_funct_1d_gauss / tb_local_min_funct_1d / tb_derivate_funct_1d)。
• 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。
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_projection_profile 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
signal 作为输入)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield
*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)。*
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