tactile op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tac_height_from_shading", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
명암 기울기(shading gradient)를 푸아송 적분(Poisson integration)하여 높이/부조(relief) 맵을 구한다 -- 이는 GelSight 깊이 복원(및 광도 스테레오, photometric stereo)의 적분 단계이다: 이미지 기울기를 표면 경사 `p = gain*gx, q = gain*gy 로 해석하고, 푸아송 방정식 lap(h) = div(p,q) 를 스펙트럼 방식으로 풀어 h_hat = div_hat / lap_hat 를 얻는다. 이때 이산 라플라시안 기호는 2cos(2*pi*u/W)+2cos(2*pi*v/H)-4 이며 (불확정된) 직류(DC) 성분은 0으로 고정한다. a = 기울기 게인(0.25~4.25배), b` = 기울기 필드의 사전 평활화 시그마(0~3). 출력은 최소-최대 정규화되어 [0,1] 범위가 되고 다시 HxW 로 맞춰진다. 상수 프레임은 적분 결과 평탄한(모두 0인) 부조가 된다.
• 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.
• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
tactile)tac_contact_mask · tac_surface_normal · tac_pressure_proxy · tac_shear_field
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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