keypoint op• 資料種類:keypoints → image2d
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64))(要直接呼叫實作,import reprconv; reprconv.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64));從台帳取用則 opsreprconv.get("keypoints_to_image2d"))
影像座標 (N,2) = (u, v) → 計數影像 (H, W)。keypoints 的第二個出口。
以 round(v) 為列、round(u) 為行,逐個加 1。到像素網格的量化就是損失,與 keypoints_from_image2d 往返時位置最多偏移 0.5 像素(在相互遠離的 225 點上實測: 每個軸 RMS 0.2835 px = 與均勻量化的理論值 1/sqrt(12) = 0.2887 一致。依 2-D 距離為 sqrt(2) 倍的 0.4009 px,理論 sqrt(2/12) = 0.4082)。
★這裡也曾經弄錯過: 把 2-D 距離的實測與 1-D 的理論值放在一起,差點讀成「應該是 0.29 卻是 0.40」 —— 把逐軸的量與距離的量混在一起,正確的實作看起來也像是錯的。相鄰的點會作為連通元件融合,所以往返後點數也可能減少(實測: 隨機放置 60 點得到 54 點)。
範圍外的點不會默默丟棄 —— 丟棄的話就無法區分是「偵測變少了」還是「影像太小了」。
Args:
keypoints: (N, 2) 的 (u, v)。
shape: (H, W)。
Returns:
(H, W) float64 的計數影像。
Raises:
ValueError: 形狀不正 / 非有限 / 有範圍外的點 / shape 超過上限。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
image2d 作為輸入)keypoint)keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_from_image2d · position_to_points · points_to_position
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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