typed op• 데이터 종류: points → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_inside_outside", 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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_inside_outside: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_inside_outside: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
초이차곡면의 내외부 함수 F(표면=1, 내부<1, 외부>1).
F(X) = (|x/a1|^(2/eps2) + |y/a2|^(2/eps2))^(eps2/eps1) + |z/a3|^(2/eps1). R, t로 자세(X_body = R.T @ (X - t)).
points : array_like (N,3)
a : (a1,a2,a3) 반지름(모두 양수)
eps : (eps1,eps2) 형상 지수(> 0)
R : (3,3) 회전(열 = body 축의 world 표현), 기본값 = 단위
t : (3,) 평행 이동(body 중심의 world 위치), 기본값 = 원점
np.ndarray, shape (N,)
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op inside_outside. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. 이 op에는 조정점이 없으며, a도 b도 쓰이지 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_inside_outside 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op inside_outside를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• superquadric_fit — py -3.11 examples_3d/superquadric_fit.py
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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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