typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_mls_smooth", 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_mls_smooth: 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_mls_smooth: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_mls_smooth: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
각 점을 국소 다항식 곡면에 투영하여 노이즈를 제거한다(Moving Least Squares 평활화).
점마다 반지름 radius 안의 근방을 모아 가중 PCA로 국소 평면(법선 n과 접평면의 2축)을 추정하고, 근방의 "접평면 위 좌표 (u,v) → 법선 방향의 높이 h"에 order차다항식 곡면을 가우스 가중 최소제곱으로 맞춘다. 주목점 자신은 국소 좌표의 원점 (0,0) 에 해당하므로, 맞춘 곡면의 (0,0)에서의 높이(= 상수항)만큼 법선 방향으로 움직여곡면 위로 사영한다. 면의 형태는 유지한 채 센서 잡음만 고르게 할 수 있다.
points : array_like, shape (N, 3)
입력 점군.
radius : float
근방 구의 반지름(> 0). 국소 곡면의 서포트.
order : int
국소 다항식의 차수(기본값 2). 항 수는 (order+1)(order+2)/2.
ndarray, shape (N, 3)
평활 후의 점군(순서·점 수는 유지). 근방이 다항식의 항 수에 못 미치는 점은 원위치 그대로.
근사 기법이다. 근방 수가 항 수 미만/국소 평면이 퇴화하는 점은 움직이지 않고 원위치를 유지한다(구멍이나 경계에서 날뛰지 않기 위한 안전책). radius <= 0은 ValueError, 빈 입력은 빈 것을 반환한다.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op mls_smooth. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. a가 order(기본값 2)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_mls_smooth 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op mls_smooth를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.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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