typed op• 데이터 종류: points → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_normals_to_egi", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 points를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
법선 `(N,3) → 확장 가우스 영상(Extended Gaussian Image) (n_el, n_az)의 image2d`.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
方向の 2-D ヒストグラム(Horn, *Extended Gaussian Images*, Proc. IEEE 72(12)
1984)。「どの向きの面がどれだけあるか」の地図で、平面が支配的な物体では
1 つの bin に山が立つ。不可逆 —— bin 幅ぶんの方向解像度を捨てる。
捨てた量は測れる: 最頻 bin の中心方向と入力の平均方向の角度差が量子化誤差で、
既定 (36, 18) では bin 幅 10 度に対し実測 3.7 度(`selftest` が出す)。
仰角の bin は `sin(el)` で等分する(等立体角)。度で等分すると極が過剰に
細かくなり、「北極に面が集中している」という嘘の山が立つ。
Args:
normals: (N, 3)。
n_az: 方位の bin 数(既定 36 = 10 度刻み)。
n_el: 仰角の bin 数(既定 18)。
Returns:
(n_el, n_az) float64 の計数マップ(行 = 仰角、列 = 方位)。
Raises:
ValueError: bin 数が 1 未満 / 上限超 / 入力不正。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした reprconv の op `normals_to_egi。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が n_az(既定 36)、b が n_el`(既定 18)を振る。
• 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.
• (아직 없음)
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_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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