typed op• 데이터 종류: beatcube → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_range_doppler_map", 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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_range_doppler_map: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_range_doppler_map: other inputs (docs site)
비트 큐브(beat cube)의 2차원 FFT -> `(n_doppler, n_range)` 크기(magnitude) 맵.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Fast time transforms to range (last axis, not shifted: bin `j` is
`j * c*f_s/(2*S*N_s)` metres, and a physical range is always positive so
the whole `[0, f_s)` band is used). Slow time transforms to velocity
(middle axis, `fftshift`ed so the map is centred on zero velocity: bin
`i is (i - N_c//2) * lambda/(2*N_c*T_c)` metres per second, positive =
receding).
The antenna axis is collapsed by *combine*: `"incoherent"` (default) is the
mean of the magnitudes, which is angle independent and therefore the
right default for detection; `"coherent"` is the magnitude of the mean,
i.e. a beam pointed at boresight, which attenuates an off-boresight target on
purpose. `antenna=k uses element k` alone. For a single-element cube
all three agree exactly.
`normalize=True divides by N_c * N_s`, so a bin-centred target of
amplitude `a peaks at exactly a` (measured: 1.0 for a unit target,
absolute error 0.0). The default `False` keeps the raw FFT magnitude.
No window is applied — compose :func:fmcw_window_apply first if you want
one. The output is a plain 2-D float64 array, so every 2-D operator in
Fullseye (threshold, morphology, labelling, blob measurement — the pieces a
CFAR detector is made of) applies to it directly.
Raises `ValueError`: a real-valued cube (it would put a mirror ghost of
every target at a fabricated range), fewer than 2 chirps or 2 samples, an
out-of-range *antenna* index, an unknown *combine*, a cube over the element
cap, an FFT that overflows to NaN, or NaN/Inf on the way in.
Typed bridge of the rangedoppler op `range_doppler_map into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• 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_beatcube 0.50 0.50 tb_range_doppler_map 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op range_doppler_map를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• fmcw_range_doppler — py -3.11 examples/fmcw_range_doppler.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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