tb_fly_lgmd_eta — 2D `typed` op

• 데이터 종류: signal → signal

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_fly_lgmd_eta", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_fly_lgmd_eta: input → output

*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_fly_lgmd_eta: knob a sweep (docs site)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_fly_lgmd_eta: stages (docs site)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ tb_fly_lgmd_eta: other inputs (docs site)

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

LGMD/eta looming response from an expanding subtended angle.

The multiplicative looming model::

eta(t) = theta'(t - delay) * exp(-alpha * theta(t - delay))

where *theta_signal* is the object's full subtended angle over time, in

radians. The product of the angular expansion rate and an exponentially

decaying gain gives a response that peaks a fixed time before collision.

theta_signal: the full subtended angle per sample, radians.

dt_s: the sample interval, seconds.

alpha: the gain-decay constant.

delay_s: a fixed neural delay, seconds.

Returns a 1-D float64 array `eta(t)` of the same length.

Ground truth: for an object of half-size `l approaching at speed |v|`,

`eta peaks at a time-to-contact of alpha*l/|v| - delay_s` (Gabbiani et

al. Eq. 5), where the subtended angle is exactly `2*atan(1/alpha)` (Eq. 6;

24.0 degrees for `alpha = 4.7`) — both pinned in the tests.

Raises `ValueError`: a non-1-D / empty / too-short (< 3) / non-finite

*theta_signal*, a signal over :data:MAX_SIGNAL_POINTS, a non-positive *dt_s*

/ *alpha*, and a negative *delay_s*.

Typed bridge of the flyvision op `fly_lgmd_eta into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives alpha (default 4.7); b` is unused.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

img_to_signal 0.50 0.50
tb_fly_lgmd_eta 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op fly_lgmd_eta를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• poc_fly_vision — py -3.11 examples/poc_fly_vision.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d

같은 카테고리(`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).*

tb_fly_lgmd_eta — 2D typed op

사용법