typed op• 데이터 종류: lightfield → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_lf_subaperture", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
하나의 서브어퍼처 뷰 — 동공의 한 점을 통해 본 이미지.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Returns a copy of `L[v, u] as a plain (H, W)` 2-D image, so every
other fullseye image operator applies to it unchanged. Indices are
not wrapped: a negative or out-of-range index is a `ValueError`, not a
silent Python wrap-around to the opposite corner of the pupil (which is the
single easiest way to get a mirrored disparity sign downstream).
Raises `ValueError`: *lf* not a valid light field, and *v* / *u* not
an int in `[0, V) / [0, U)`.
Typed bridge of the lightfield op `lf_subaperture 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.
• (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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