bridge op• Data kinds: image → video
• Call: fullseye.apply(img, "img_to_video", 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_video: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ img_to_video: 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_video: 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)।*
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
image को constant speed से translate करके T frames का video (T,H,W) बनाता है।
frame t input को (dy, dx) = t * step * (sin θ, cos θ) जितना खिसकाकर बनता है (scipy.ndimage.shift, linear interpolation, किनारा nearest neighbour से बढ़ाया जाता है)। displacement closed form में ज्ञात है, इसलिए इसे video family (tb_frame_difference_causal / tb_motion_energy_image / tb_background_subtraction_window …) के cross-check के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं।
• a → प्रति 1 frame step step = 4 * a pixel (a=0.5 पर 2 px/frame)।
• b → चलने की दिशा θ = 2π * b (b=0 पर +x, b=0.25 पर +y (नीचे), b=0.5 पर −x)।
• frames की संख्या T = VIDEO_FRAMES (8)। frame 0 स्वयं input है।
• लौटाता है: (T, H, W) float64, range input जैसी ही ([0,1] हो तो [0,1] ही रहती है। linear interpolation range को नहीं फैलाता)।
ध्यान दें: जो चलता है वह पूरा frame (camera pan) है, सिर्फ़ object नहीं। background subtraction family "न हिलने वाला background" मानकर चलती है, इसलिए पूरे pan में foreground हर pixel पर दिखता 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_video 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
video को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_background
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · 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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