typed op• 데이터 종류: points → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_iss_keypoints", 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_iss_keypoints: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_iss_keypoints: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_iss_keypoints: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_iss_keypoints: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
ISS(Intrinsic Shape Signatures, 3D Harris에 해당) 키포인트 검출. 국소 공분산의 최소 고유값 λ3을 saliency로 사용하고, 고유값이 distinct(방향이 well-defined)한 점만 후보로 삼아 NMS로 성기게 선택한다. 회전 불변. 반환값 = 점 인덱스 배열.
인수:
• points (N,3). radius: saliency용 근방 구 반지름(점군과 같은 단위).
• nms_radius: 비최대 억제의 거리. None이면 0.6*radius.
• gamma21·gamma32: 고윳값 비 λ2/λ1, λ3/λ2의 상한(기본값 0.99). 둘 다 이것
미만인 점만 후보(비가 1에 가까운=등방이라 방향이 정해지지 않는 점을 제외).
• max_kp: 반환할 상한. min_neighbors: 근방이 이것 미만인 점은 후보로 하지 않는다(기본값 8).
절차: 각 점에서 radius 안의 근방을 모아 주목점을 원점으로 한 2차 모멘트 행렬 (qᵀq)/n의 고윳값 λ1≥λ2≥λ3를 구한다(λ1이 1e-12 이하이면 제외). λ3를 saliency로하여 내림차순으로 주사하고, 채택된 점에서 nms_radius 미만에 있는 것을 버리는 탐욕 NMS. 반환값은 int64의 점 인덱스 배열(saliency 내림차순). 후보가 없으면 길이 0.
주의: 근방은 주목점으로 중심화한다(무게중심이 아님). 평면 위의 점은 주목점도 같은 평면에 있으므로 λ3 는 이론상 0 이며, 반올림 찌꺼기(λ3/λ1 ≤ 1e-9)는 후보에서 뺀다. 모든 점에서 근방 탐색하는 Python 루프이므로, 수만 점을 넘는 구름은 voxel_grid_downsample 로 솎아 낸 뒤 사용한다. shot_descriptor 의 키포인트 입력에 직결되며, register_shot 은 saliency 반경 0.6*radius·NMS 반경 0.3*radius 로 호출한다(radius 는 register_shot 의 지지 반경).
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op iss_keypoints. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. a가 gamma21(기본값 0.99), b가 gamma32(기본값 0.99)를 바꾼다.
• 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_iss_keypoints 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op iss_keypoints를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.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_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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