tb_cx_apply_transfer_function — 2D typed op

• Datenarten: cimage → cimage

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_cx_apply_transfer_function", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ tb_cx_apply_transfer_function: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_cx_apply_transfer_function: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_cx_apply_transfer_function: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Multipliziert ein zentriertes Spektrum mit einem Filter H -> (H, W) complex128.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

The honest primitive under ops.lowpass / ops.highpass, but

complex-preserving: the filtered spectrum is returned as a complex field (not immediately inverted and real-cast), so it can be chained, inspected, or handed to cx_ifft. H is a same-shape transfer function laid out in the *centred* convention of cx_fft (DC at the centre); it may be real (a magnitude mask) or complex (a phase-shifting filter). A real cx is FFT'd first (module convenience).

Typed bridge of the 2d op cx_apply_transfer_function into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a sets the width of the transfer function H, which the bridge builds per call at the spectrum's own shape: a centred Gaussian low-pass H = exp(-r^2 / (2 sigma^2)) with sigma = 0.02 + 0.48 a cycles/pixel (0.26 at a=0.5). b is unused. (Until 2026-10-07 H was bound once as a fixed 32x32 array, so every other image size was refused.)

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_cimage 0.50 0.50
tb_cx_apply_transfer_function 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen cimage als Eingabe)

identity · tb_cx_ifft · tb_cx_magnitude · tb_cx_phase · tb_cx_real · tb_cx_imag · tb_cx_log_magnitude · tb_cplx_cr_residual

Gleiche Kategorie (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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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