bridge op• 数据种类:image → video
• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_video", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ img_to_video: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ img_to_video: knob b sweep (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ img_to_video: other inputs (docs site)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):
把图像变成以恒定速度平移的 T 帧视频 (T,H,W)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
フレーム `t は入力を (dy, dx) = t * step * (sin θ, cos θ)` だけ動かしたもの
(`scipy.ndimage.shift`、線形補間、縁は最近傍で延長)。**変位が閉形式で
分かる**ので、動画の族(`tb_frame_difference_causal / tb_motion_energy_image` /
`tb_background_subtraction_window` …)の検算に使える。
• `a → 1 フレームあたりの歩幅 step = 4 * a` 画素(a=0.5 で 2 px/frame)。
• `b → 移動方向 θ = 2π * b`(b=0 で +x、b=0.25 で +y(下)、b=0.5 で −x)。
• フレーム数 `T = VIDEO_FRAMES`(8)。フレーム 0 は入力そのもの。
• 返り値: `(T, H, W)` float64、値域は入力と同じ([0,1] なら [0,1] のまま。
線形補間は値域を広げない)。
注意: 動くのは画面全体(カメラのパン)であって、物体だけではない。
背景差分の族は「動かない背景」を仮定するので、全体パンでは前景が全画素に出る。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_video 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
video 作为输入)identity · tb_temporal_bandpass · tb_temporal_band_power · tb_temporal_median_window · tb_moving_average_window · tb_background_subtraction_window · tb_frame_difference_causal · tb_exponential_background
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_volume · img_to_lightfield
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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