keypoint op• 데이터 종류: keypoints → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64))(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64)), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("keypoints_to_image2d"))
이미지 좌표 (N,2) = (u, v) → 계수 이미지 (H, W). keypoints 의 두 번째 출구.
round(v) 를 행, round(u) 를 열로 하여 1 씩 더한다. 화소 격자로의양자화가 손실이며, keypoints_from_image2d 와 왕복하면 위치가최대 0.5 화소 어긋난다(잘 떨어진 225 점에서의 실측: 축당 RMS 0.2835 px = 균일 양자화의 이론값 1/sqrt(12) = 0.2887 과 일치. 2-D 거리로는 sqrt(2) 배인 0.4009 px 이며, 이론 sqrt(2/12) = 0.4082). ★여기서도 한 번 틀렸다: 2-D 거리의 실측을 1-D 의 이론값과 나란히 놓고 "0.29 여야 할 것이 0.40 이다"라고 읽을 뻔했다 —— 축마다의 양과 거리의 양을 섞으면, 올바른 구현이틀린 것처럼 보인다. 근접한 점은 연결 성분으로 융합되므로, 왕복으로 점 수도 줄어들 수 있다(실측: 60 점을 무작위로 두면 54 점).
범위 밖의 점은 조용히 버리지 않는다 —— 버리면 "검출이 줄었다"인지 "영상이 너무 작았다"인지를 구별할 수 없게 된다.
Args:
keypoints: (N, 2) 의 (u, v).
shape: (H, W).
Returns:
(H, W) float64 의 계수 영상.
Raises:
ValueError: 형태 부정 / 비유한 / 범위 밖의 점이 있다 / shape 가 상한 초과.
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
image2d 를 입력으로 받는 것)keypoint)keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_from_image2d · position_to_points · points_to_position
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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