typed op• Data kinds: lightfield → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_lf_synthetic_aperture", 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*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_lf_synthetic_aperture: 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_lf_synthetic_aperture: दूसरी images पर output (docs site)
आकार दिए गए aperture से refocus — और reduce="median" के साथ, occluders के पार भी।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Same shift-and-add geometry as lf_refocus, with two additions:
• *mask* — a (V, U) weight array from lf_aperture_mask (or your own). A small mask is a stopped-down aperture: less defocus blur, less light. None weights every view equally.
• *reduce* — how the aligned views are combined. mean is the classical (and linear) synthetic aperture. median is the interesting one: when a foreground occluder covers a *minority* of the views at a pixel, the median rejects it and the background behind it is reconstructed — looking through a fence, or through a rack of parts. max / min are the order-statistic extremes, useful for specular / shadow work. median, max and min use the mask only to *select* views (weight > 0), because an order statistic has no meaningful weighting; that is stated here rather than silently ignoring the weights.
The see-through result is not a metaphor. When fewer than half the views are blocked at a hidden pixel, more than half of them carry the identical background sample and the median is that sample exactly. Measured 2026-09-01 on a 9x9x64x64 field with an occluder covering 25% of the centre view at slope 3.0 (blocking at most 46% of the views at any hidden pixel):
RMS against the true, hidden background was 0.0 for median and 0.159 for mean, with the centre view itself at 0.280. Push the coverage to 35% (up to 60% of views blocked) and the guarantee is gone — the median lands at 0.133, worse than nothing.
Returns a (H, W) 2-D image.
Raises ValueError: *lf* not a valid light field, a *mask* whose shape is not (V, U) or which is non-finite / negative / selects no view, a non-finite or over-large *slope*, unknown *reduce* / *interp* / *edge*.
Typed bridge of the lightfield op lf_synthetic_aperture into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b are 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_lightfield 0.50 0.50 tb_lf_synthetic_aperture 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op lf_synthetic_aperture 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)।
• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py
• poc_compound_eye — py -3.11 examples/poc_compound_eye.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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