img_to_points — 2D `bridge` op

• Data kinds: image → points

• Call: fullseye.apply(img, "img_to_points", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

img_to_points: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ img_to_points: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ img_to_points: knob b को बदलने का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ img_to_points: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

image को height field के रूप में पढ़कर (x, y, z) point cloud (N,3) बनाता है।

हर pixel (row, col) को 1 point (x, y, z) = (col * 10/W, row * 10/H, value * 10 * s) पर map करता है —— image की चौड़ाई, ऊँचाई को side length 10 के box में normalise किए गए coordinates (POINTS_BOX)। point cloud op के bridge (tb_*) में बंधे radius, bounding box, grid resolution इसी scale (chained fuzzer का seed [0,10)^3) को मानकर चलते हैं, इसलिए pixel coordinates सीधे देने पर radius वाले op का neighbourhood खाली हो जाता है और occupancy grid पूरा 0 हो जाता है (मापा गया)। वापस pixel में लाने के लिए x * W / 10, y * H / 10। column का convention camera.depth_to_points जैसा ही (x, y, z) है —— reprconv के (z, y, x) से उल्टा, इसलिए उस family को देते समय tb_points_zyx_to_keypoints_uv जैसे entry पर बदलकर पढ़ें।

• a → ऊँचाई का गुणक s = 0.25 + 1.75 * a (a=0.5 पर 1.125। [0,1] range वाली image में z की range x, y जितने ही order की [0, 11.25] होती है, और point cloud op "plane" नहीं बल्कि "terrain" देखते हैं)।

• b → decimation का stride stride = 1 + int(b * 3) (b=0.5 पर 2। 128×128 में 4,096 points। b=0 पर सभी pixel, b=1 पर 1/16)।

• लौटाता है: (N, 3) float64, N = ceil(H/stride) * ceil(W/stride)। कभी खाली नहीं होता।

• क्रम row-major है और deterministic है। same input पर same array।

कहाँ उपयोग करें: point cloud op (tb_alpha_shape_boundary / tb_estimate_point_normals / tb_points_to_voxel …) को 1 image से आज़माने का entry। DEM (elevation map) को value = elevation / अधिकतम elevation में normalise करके देने पर वह सीधे terrain का point cloud बन जाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_bridge family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।