typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_fit_spline_curve", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_fit_spline_curve: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_fit_spline_curve: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_fit_spline_curve: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
순서가 있는 3D 점열을 B 스플라인으로 평활화하고 재샘플링한다. → (M,3). 노이즈가 있는 궤적/에지의 평활화.
scipy.interpolate.splprep/splev. smooth=0은 보간, >0이면 평활. n=출력 점 수(기본값=입력 수).
splprep([x, y, z], s=smooth, k=k)로 파라메트릭 B 스플라인(파라미터 u∈[0,1], scipy 기본의 현 길이 파라미터화)을 맞추고, u = linspace(0, 1, n)에서 splev 평가한(n,3) float64를 반환한다. u 등간격이므로 출력 점은 호장으로 엄밀히 등간격이 아니다(호장 등간격이필요하면 결과를 resample_uniform에 통과시킨다).
• smooth: scipy의 평활화 조건 s. 잔차 제곱합이 s 이하가 되는 최소 노트로 맞춘다. 0이면 모든 점을 지나는 보간, 클수록 매끄럽다(단위는 좌표의 제곱).
• k: 스플라인 차수(기본값 3). 점 수 N이 k 이하이면 ValueError.
• n: 출력 점 수. None이면 입력 점 수.
• 입력은 index 순으로 늘어선 (N,3)을 전제로 하며, 형상 검증은 점 수 이외에는 없다.
잡음이 있는 에지 점열이나 궤적을 평활한 뒤 curvature_torsion / frenet_frame에넘기는 전단으로 쓴다. tck를 들고 다니고 싶으면 fit_bspline_curve / eval_bspline_curve.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op fit_spline_curve. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. a가 k(기본값 3)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50 tb_fit_spline_curve 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op fit_spline_curve를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points 를 입력으로 받는 것)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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