typed op• 데이터 종류: video → video
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_temporal_bandpass", 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_temporal_bandpass: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_temporal_bandpass: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_temporal_bandpass: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_temporal_bandpass: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
모든 픽셀의 시계열에 대한 이상적인 시간 대역통과 필터 -> (T, H, W).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Each pixel is transformed along time, every DFT bin whose frequency lies outside [f_lo, f_hi] (in Hz, magnitude, DC always excluded) is zeroed, and the result is transformed back. Frequency-selective where videops.moving_average and videops.spatiotemporal_gaussian are low-pass; this is the filter isolating "what is happening at 4 Hz".
Exact for a component sitting on a bin: with T frames at fps, a sinusoid at k*fps/T Hz passes with gain 1 and everything else in the band passes untouched. Measured on a bin-centred 4 Hz unit sinusoid in a 64-frame 32 fps clip that also carries a DC offset of 0.5 and a 12 Hz component of amplitude 0.3, the recovered waveform matches the 4 Hz term alone to max|err| = 4.36e-15.
A brick-wall filter rings in time; that is the price of an exact pass-band and it is the same choice the 2012 Eulerian magnification paper makes. The output is zero-mean along time by construction.
Typed bridge of the motionmag op temporal_bandpass into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a picks the centre of the pass-band among the clip's own non-DC DFT bins (0 = the lowest bin, 1 = the Nyquist bin) and b its half-width (0 = one bin, 1 = half the bins on each side). The band edges sit half a bin outside the chosen bins (frame rate fixed at 32 fps), so the band holds at least one bin for any clip of two or more frames. (Until 2026-10-07 the band was a fixed 3-5 Hz, which holds no bin for a 12-frame clip, so every call was refused.)
• 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_video 0.50 0.50 tb_temporal_bandpass 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op temporal_bandpass를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• motion_magnification — py -3.11 examples/motion_magnification.py
• poc_beam_modal_video — py -3.11 examples/poc_beam_modal_video.py
• poc_motion_magnification — py -3.11 examples/poc_motion_magnification.py
video 를 입력으로 받는 것)identity · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_background · tb_exponential_foreground
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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