typed op• 데이터 종류: counts → counts
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_countrate_to_counts", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_countrate_to_counts: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_countrate_to_counts: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_countrate_to_counts: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
계수율 [Hz] → 계수 counts. countrate의 출구(가역적).
단위가 변환의 전부: [1/s] * [s] = [1]. gate_s는 적산 창의 초 수이며, 기본값 1 ms. counts는 "시간 bin마다의 광자 수"라는 형이므로, 레이트 열을그대로 counts라고 칭하게 하면 자릿수가 7개 어긋난 채 조용히 통과한다 (TYPE_CHECKS는 둘 다 "음이 아닌 1-D"로만 본다).
counts_to_countrate와 왕복해 실측 max|Δ| = 9.3e-10(값 범위가 1e3-1e7 Hz이므로 상대 1e-16 = 배정밀도 반올림 1단위분. 절댓값만 보면 크게 보이므로, 레이트처럼 자릿수가 넓은 양은 상대로 말한다).
★2번 걸어도 예외는 나지 않는다. TYPE_TO_SORT가 countrate를 counts로접어 두었으므로 출구가 입구에 그대로 이어진다. 실측(2026-09-08, 1,200 Hz를 gate 1 ms로): 1회로 1.2000 counts, 1번 더 통과시키면 0.0012 counts —— 1,000배의 혼동이 음의 값도 NaN도 내지 않고 통과한다. 값만 보고 "레이트인가 계수인가"를 판정할 방법은 없으므로, 이 1건은 검사가 아니라 호출하는 쪽의 규율로 지킬 수밖에 없다(이은 경로를 기록해 둘 것).
Args:
countrate: (N,)의 음이 아닌 레이트 [Hz].
gate_s: 적산 창 [s]. > 0.
Returns:
(N,) float64의 음이 아닌 계수.
Raises:
ValueError: 음의 레이트 / gate_s <= 0 / 형상 부정 / 비유한.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 reprconv의 op countrate_to_counts. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 gate_s(기본값 0.001)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_counts 0.50 0.50 tb_countrate_to_counts 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op countrate_to_counts를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
counts 를 입력으로 받는 것)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_counts_to_countrate
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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