bridge op• Data kinds: signal → image
• Call: fullseye.apply(img, "signal_to_img", 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):
▸ signal_to_img: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ signal_to_img: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ signal_to_img: stages 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):
▸ signal_to_img: दूसरी images पर output (docs site)
1-D signal को line plot बनाकर वापस image में बदलता है —— "बनाई गई sequence को देखने" का प्रवेश द्वार।
जाने वाले bridge (img_to_signal / img_to_projection_profile) से image से sequence बनाना संभव हो गया, लेकिन उस sequence को देखने वाला कोई registered op नहीं था। signal को image में उतार सकने वाले op सिर्फ़ spectrogram के 2 थे, और दोनों जो बनाते हैं वह spectrum है, sequence ख़ुद नहीं। figure generator 1-D को polyline से बनाता है, लेकिन वह tool के अंदर का implementation है, जिसे न fullseye.apply से बुलाया जा सकता है न Studio से। यह op उस कमी को भरता है।
• a → vertical axis का margin pad = 0.30 * a * (data width) (a=0 पर बिल्कुल सटा हुआ, a=1 पर ऊपर-नीचे 30 % margin)। बिल्कुल सटा हो तो सिरे के point frame पर चढ़ जाते हैं।
• b → बनाने का तरीका। b < 1/3 पर point, < 2/3 पर polyline, उससे ऊपर bar। ★क्रम ऐसे तय किया गया है कि "default knob 0.5 उस type के लिए स्वाभाविक तरीका बने" —— sequence के लिए polyline स्वाभाविक है, इसलिए बीच में polyline है।
• horizontal axis index 0..N-1 है, vertical axis data की range (+ margin)। axis closed form में हैं (annotate.axes_transform), इसलिए value किस pixel पर आएगी यह गणना की जा सकती है।
• लौटाता है: (128, 128) float64, सफ़ेद पर गहरी रेखाएँ ([0,1])। ★constant sequence में दबे हुए axis को ±0.5 खोलकर बीच में 1 horizontal line बनाई जाती है (axes_transform width 0 वाले axis को ValueError से reject करता है, इसलिए यहाँ खोला जाता है)। खाली sequence पर कोरा पन्ना।
कहाँ उपयोग करें: projection profile की valley को आँख से जाँचना, 1-D function family (tb_smooth_funct_1d_gauss / tb_derivate_funct_1d) का असर देखना, figure और लेख में सीधे चिपकाना।
• 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_signal 0.50 0.50 signal_to_img 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*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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