typed op• Datenarten: matrix → matrix
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_intrinsics_to_fullseye", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Keine Abbildung: der Typ ist erreichbar, aber die generische synthetische Eingabe liegt außerhalb des Definitionsbereichs dieses Ops — 3×3 で焦点距離が正の K だけを受け、汎用の合成 matrix は fail-closed で拒否される(op_probe の探針では走る). Zur Verwendung siehe die lauffähigen Beispiele unten.*
CARLAs K (Pixelecken auf ganzen Zahlen, Hauptpunkt W/2) → K von Fullseye / render3d (Pixelmitten auf ganzen Zahlen, Hauptpunkt (W−1)/2). Verschiebt lediglich den Hauptpunkt um 0.5.
Die drive-Op intrinsics_to_fullseye, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op intrinsics_to_fullseye auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py
matrix als Eingabe)identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · tb_intrinsics_to_carla · matrix_to_img
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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