tb_intrinsics_to_fullseye — 2D typed op

• 데이터 종류: matrix → matrix

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_intrinsics_to_fullseye", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

*그림 없음: 타입은 닿지만 범용 합성 입력이 이 op의 정의역 밖 —— 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). 사용법은 아래 실행 가능한 예제를 볼 것.*

사용법

CARLA의 K(화소 모서리가 정수, 주점 W/2) → Fullseye / render3d의 K(화소 중심이 정수, 주점 (W−1)/2). 주점을 0.5 옮길 뿐이다.

2-D 진화 레지스트리로 연결한 drive의 op intrinsics_to_fullseye. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. 이 op에는 조정할 매개변수가 없으며 a도 b도 쓰이지 않는다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op intrinsics_to_fullseye를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · tb_intrinsics_to_carla · matrix_to_img

같은 카테고리(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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