img_to_video — 2D `bridge` op

• 数据种类:image → video

• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_video", 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_video: 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_video: 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_video: 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_video: 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)。*

动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):

img_to_video: animation

用法

把图像变成以恒定速度平移的 T 帧视频 (T,H,W)。

帧 t 是把输入平移 (dy, dx) = t * step * (sin θ, cos θ) 后的结果(scipy.ndimage.shift，线性插值，边缘用最近邻延伸)。位移以闭式已知，因此可用于验算视频族(tb_frame_difference_causal / tb_motion_energy_image / tb_background_subtraction_window …)。

• a → 每 1 帧的步长 step = 4 * a 像素(a=0.5 时为 2 px/frame)。

• b → 移动方向 θ = 2π * b(b=0 为 +x，b=0.25 为 +y(向下)，b=0.5 为 −x)。

• 帧数 T = VIDEO_FRAMES(8)。帧 0 就是输入本身。

• 返回值: (T, H, W) float64，值域与输入相同([0,1] 则保持 [0,1]。线性插值不会扩大值域)。

注意: 移动的是整个画面(相机平移)，而不只是物体。背景差分族假定“不动的背景”，所以在整体平移下前景会出现在所有像素上。

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_video 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 `video` 作为输入)

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

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_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)。*

img_to_video — 2D bridge op

用法