bridge op• 데이터 종류: image → beatcube
• 호출: fullseye.apply(img, "img_to_beatcube", 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):
▸ img_to_beatcube: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ img_to_beatcube: knob b sweep (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ img_to_beatcube: other inputs (docs site)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
영상의 밝은 점을 FMCW 레이더 표적(거리 = 열, 속도 = 행)으로 읽어 복소 비트 큐브 (A,C,S)를 합성한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
平滑化(σ=2)した画像の局所極大を値の降順に `K` 個拾い、各点を標的にする:
`range_m = 2 + 30 * col / W、velocity_ms = 15 * (2 * row / H - 1)`、
振幅 = 画素値。前方モデルは台帳の `fmcw_beat_simulate(rangedoppler`)
そのもので、`n_samples = 64、n_chirps = 32、n_antennas = 4`(素子間隔は
既定の半波長、標的はすべて正面 = 到来角 0°)、その他は
同関数の既定(標本化 10 MHz、掃引 20 THz/s、チャープ周期 50 µs、波長 3.89 mm)。
この既定では 距離は 0〜37.5 m、速度は ±19.5 m/s が曖昧さの無い範囲 で、
上の写像はその内側に収まる。
• `a → 複素白色雑音の σ = 0.5 * a`(a=0 で無雑音)。
• `b → 標的数 K = 1 + int(b * 6)`(b=0.5 で 4。極大が足りなければその数)。
• 返り値: `(4, 32, 64) complex128。tb_range_doppler_map` で 2-D FFT すると
標的ごとの峰が「列 → 距離ビン、行 → ドップラービン」に立ち、
`tb_beamform_delay_sum` は 4 素子で到来角 0° の峰を返す。
• 乱数 seed は 0 固定(決定的)。速度の符号は `fmcw_beat_simulate` の規約
(正 = 遠ざかる)。
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_beatcube 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
beatcube 를 입력으로 받는 것)identity · tb_fmcw_window_apply · tb_range_doppler_map · tb_fmcw_range_profile · tb_beamform_delay_sum
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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