keypoints_from_image2d — REPRCONV keypoint op

• 데이터 종류: image2d → keypoints

• 호출: import reprconv; reprconv.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0)(또는 opsreprconv.get("keypoints_from_image2d"))

사용법

계수/응답 이미지 `(H, W) → 이미지 좌표 (N,2) = (u, v)`. 왕복의 돌아오는 길.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`> threshold` の画素を 8 近傍で連結成分に分け、各成分の**強度重み付き

重心**を返す。重み付きにするのは、副画素の情報が残っている応答画像

(相関ピーク等)で往復誤差を量子化以下へ落とせるようにするため。

8 近傍の連結が損失の主犯である点に注意: 隣り合う画素に落ちた 2 点は

1 つの成分に融合し、重心が 2 点の中間へ動く。`selftest` は

「よく離れた点だけの量子化誤差」と「融合を含む全体」を別々に測る

(混ぜると量子化の理論値 0.2887 px と比較できなくなる)。

Args:

image2d: (H, W) の実画像。

threshold: この値を超えた画素だけを拾う。

Returns:

(N, 2) float64 の (u, v)。行順は `scipy.ndimage.label` のラベル順。

Raises:

ValueError: 2-D でない / 非有限 / 閾値を超える画素が 1 つも無い。

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

타입이 이어지는 다음 연산자(keypoints 를 입력으로 받는 것)

keypoints_uv_to_points · keypoints_to_image2d

같은 카테고리(keypoint)

keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_to_image2d · position_to_points · points_to_position

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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