img_to_keypoints — 2D `bridge` op

• 数据种类:image → keypoints

• 调用:fullseye.apply(img, "img_to_keypoints", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

img_to_keypoints: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

把图像的局部极大值变成像面点 (u, v) = (列, 行)，形状 (N,2)。

用 scipy.ndimage.maximum_filter 判断与窗口内最大值相等、且值在阈值以上的像素为极大值(值相同的平坦部分每个像素都会成为极大值 —— 在前面放 gaussian 可以减少)。

• a → 窗口边长 k = 3 + 2 * int(a * 4)(a=0.5 时为 7。越大越稀疏)。

• b → 阈值 thr = b(只保留值 ≥ thr 的极大值。b=0 时保留全部极大值)。

• 返回值: (N, 2) float64 的 (u, v) = (col, row)。按值降序，同值按行优先排列(确定性)。连 1 个极大值都没有时为 (0, 2) —— 即使为空也满足形状约定，但有些下游 op 会拒绝空输入。

• 图像边缘用 mode="nearest" 处理，所以边缘像素也可能成为极大值。

用途: 通往 tb_keypoints_to_image2d(把点放回图像)、tb_keypoints_uv_to_points(变成 z=0 的点云)的入口。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_keypoints 0.50 0.50

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

img_to_keypoints — 2D bridge op