typed op• Data kinds: points → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_normals_to_egi", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_normals_to_egi: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_normals_to_egi: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_normals_to_egi: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_normals_to_egi: दूसरी images पर output (docs site)
normals (N,3) → Extended Gaussian Image (n_el, n_az) का image2d।
दिशाओं का 2-D histogram (Horn, *Extended Gaussian Images*, Proc. IEEE 72(12) 1984)। "किस दिशा की कितनी surface है" का नक्शा; जिन वस्तुओं में plane हावी हों उनमें 1 bin पर peak बनता है। अपरिवर्तनीय (irreversible) —— bin चौड़ाई जितना direction resolution छोड़ दिया जाता है। छोड़ी गई मात्रा मापी जा सकती है: सबसे अधिक बार आने वाले bin की centre दिशा और input की mean दिशा के बीच का कोण quantization error है; default (36, 18) पर bin चौड़ाई 10 degree के मुकाबले मापा गया मान 3.7 degree है (selftest बताता है)।
elevation के bin sin(el) से समान भागों में बाँटे जाते हैं (समान solid angle)। degree में समान भाग करने पर pole बहुत बारीक हो जाते हैं, और "surface उत्तरी ध्रुव पर केंद्रित है" जैसा झूठा peak बनता है।
★position वाला point cloud देने पर भी exception नहीं आता। backends_typed.TYPE_TO_SORT normals को points में मिला देता है, इसलिए न evolver और न ledger दोनों में भेद करते हैं। यह op केवल दिशा देखता है (लंबाई छोड़ देता है), इसलिए (N,3) coordinate देने पर "origin से हर point की दिशा" का histogram विश्वसनीय-सा दिखते हुए लौटता है। मापा गया (2026-09-08, 200 point का curve बनाम सभी सीधे ऊपर वाले normal): non-zero bin केवल 1 → 12 और सबसे बड़ा bin 200 → 44 बदलता है, दोनों में योग 200 ही है। "योग point की संख्या से मेल खाता है इसलिए सही है" से भेद नहीं हो सकता। fullseye.set_system("extra_checks", "on") करने पर unit लंबाई से हटे हुए vector अस्वीकार किए जाते हैं (नीचे Raises)।
Args:
normals: (N, 3)।
n_az: azimuth bin की संख्या (default 36 = 10 degree के step)।
n_el: elevation bin की संख्या (default 18)।
Returns:
(n_el, n_az) float64 count map (row = elevation, column = azimuth)।
Raises:
ValueError: bin संख्या 1 से कम / सीमा से अधिक / गलत input।
ValueError: extra_checks='on' पर, जब लंबाई 1 से 1e-6 से अधिक हटे हुए
vector हों (position वाले point cloud को normal के रूप में देने की गलती पकड़ने के लिए)।
2-D evolution registry में bridge किया गया reprconv का op normals_to_egi। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से n_az (default 36) और b से n_el (default 18) बदला जाता है। ★bridge वाला op count को कुल संख्या से भाग देकर अनुपात (हर bin में आए normal का हिस्सा, योग 1, range [0,1]) लौटाता है —— ताकि घोषित sort image के [0,1] contract से मेल हो (count ही रखने पर अधिकतम 48 जैसे मान आ रहे थे, 2026-10-07)। raw count reprconv.normals_to_egi / fullseye.ledger.normals_to_egi लौटाते हैं।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_normals_to_egi 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op normals_to_egi को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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