typed op• Data kinds: signal → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_fly_lgmd_eta", 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):
▸ tb_fly_lgmd_eta: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_fly_lgmd_eta: 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):
▸ tb_fly_lgmd_eta: दूसरी images पर output (docs site)
फैलते subtended angle से LGMD/eta looming response।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The multiplicative looming model::
eta(t) = theta'(t - delay) * exp(-alpha * theta(t - delay))
where *theta_signal* is the object's full subtended angle over time, in radians. The product of the angular expansion rate and an exponentially decaying gain gives a response that peaks a fixed time before collision.
theta_signal: the full subtended angle per sample, radians.
dt_s: the sample interval, seconds.
alpha: the gain-decay constant.
delay_s: a fixed neural delay, seconds.
Returns a 1-D float64 array eta(t) of the same length.
Ground truth: for an object of half-size l approaching at speed |v|, eta peaks at a time-to-contact of alpha*l/|v| - delay_s (Gabbiani et al. Eq. 5), where the subtended angle is exactly 2*atan(1/alpha) (Eq. 6; 24.0 degrees for alpha = 4.7) — both pinned in the tests.
Raises ValueError: a non-1-D / empty / too-short (< 3) / non-finite *theta_signal*, a signal over MAX_SIGNAL_POINTS, a non-positive *dt_s* / *alpha*, and a negative *delay_s*.
Typed bridge of the flyvision op fly_lgmd_eta into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives alpha (default 4.7); b is unused.
• 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।
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 tb_fly_lgmd_eta 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op fly_lgmd_eta को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• poc_fly_vision — py -3.11 examples/poc_fly_vision.py
signal को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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