keypoints_from_image2d — REPRCONV keypoint op

• 数据种类:image2d → keypoints

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0)(要直接调用实现,import reprconv; reprconv.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0);从台账取用则 opsreprconv.get("keypoints_from_image2d"))

用法

计数/响应图像 (H, W) → 图像坐标 (N,2) = (u, v)。往返的回程。

把 > threshold 的像素按 8 邻域分成连通分量,返回各分量的强度加权质心。之所以加权,是为了在保留亚像素信息的响应图像(相关峰等)上能把往返误差降到量化以下。

注意 8 邻域连通是损失的主犯: 落在相邻像素上的 2 个点会融合为 1 个分量,质心移到 2 点的中间。selftest 把 "仅相互远离的点的量化误差"与"含融合的整体"分开测量(混在一起就无法与量化的理论值 0.2887 px 比较)。

Args:

image2d: (H, W) 的实数图像。

threshold: 只拾取超过此值的像素。

Returns:

(N, 2) float64 的 (u, v)。行顺序为 scipy.ndimage.label 的标签顺序。

Raises:

ValueError: 不是 2-D / 非有限 / 连 1 个超过阈值的像素都没有。

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 keypoints 作为输入)

keypoints_uv_to_points · keypoints_to_image2d

同类别(keypoint)

keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_to_image2d · position_to_points · points_to_position

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

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