bridge op• データ種: image → counts
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "img_to_counts", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ img_to_counts: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ img_to_counts: knob b sweep (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ img_to_counts: other inputs (docs site)
*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*
画像の 1 行(または 1 列)を光子の期待値として読み、Poisson 標本の 1-D カウント列にする。
`expected = profile * n_max` を期待値とする Poisson 乱数(固定 seed 20260907)。
光子計数の族(`tb_counts_to_countrate / tb_spad_deadtime_apply` /
`tb_tcspc_background_subtract` …)が受ける 非負整数の 1-D 列 の合成器で、
`tcspc_simulate` と同じく「期待値が既知」なのが検算の根拠になる。
• `a → 行/列の位置(img_to_signal と同じ規則。b` が向きも決める)。
• `b → b < 0.5 で行、b ≥ 0.5` で列。加えて 1 画素あたりの最大光子数
`n_max = 10 ** (1 + 2 * b)`(b=0 で 10、b=0.5 で 100、b=1 で 1,000)。
少ないほど散布雑音が目立つ。
• 返り値: 1-D `int64`、非負。長さは行なら W、列なら H。
• 決定的(seed 固定)。同じ入力・同じノブなら同じ列。
注意: 期待値 0 の画素はカウント 0 になる(Poisson(0) は常に 0)。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_counts 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
counts を入力に取れる)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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