typed op• 資料種類:counts → counts
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_countrate_to_counts", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_countrate_to_counts: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_countrate_to_counts: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_countrate_to_counts: 其他輸入影像 (文件網站)
計數率 [Hz] → 計數 counts。countrate 的出口（可逆）。
單位就是轉換的全部內容：[1/s] * [s] = [1]。gate_s 為積分視窗的秒數，預設 1 ms。counts 是「每個時間 bin 的光子數」型別，因此若讓速率序列直接冒充 counts，會在數量級偏差 7 位的情況下默默通過 (TYPE_CHECKS 對兩者都只檢查「非負的 1-D」)。
與 counts_to_countrate 往返實測 max|Δ| = 9.3e-10(值域為 1e3-1e7 Hz，因此 相對為 1e-16 = 倍精度捨入 1 個單位。只看絕對值會顯得很大，因此像速率這樣跨數量級大的量要用相對值來說)。
★用 2 次也不會拋出例外。TYPE_TO_SORT 把 countrate 摺疊進 counts，所以出口直接接到入口。實測(2026-09-08，1,200 Hz 以 gate 1 ms)：1 次得到 1.2000 counts，再通過 1 次得到 0.0012 counts —— 1,000 倍的混淆在不產生負值也不產生 NaN 的情況下通過。僅憑值無法判定「是速率還是計數」，因此這 1 件只能不靠檢查而靠 呼叫端的紀律來守護(把所連接的路徑記錄下來)。
Args:
countrate: (N,) 的非負速率 [Hz]。
gate_s: 積分視窗 [s]。> 0。
Returns:
(N,) float64 的非負計數。
Raises:
ValueError: 負的速率 / gate_s <= 0 / 形狀不正確 / 非有限。
橋接到 2-D 演化註冊表的 reprconv op countrate_to_counts。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 gate_s(預設 0.001)。b 未使用。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_counts 0.50 0.50 tb_countrate_to_counts 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 countrate_to_counts。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
counts 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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