typed op• Datenarten: points → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_normals_to_egi", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Normalen `(N,3) → image2d des Extended Gaussian Image (n_el, n_az)`.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
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。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• (noch keine)
image als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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