typed op• 데이터 종류: points → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_normals_to_egi", 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_normals_to_egi: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_normals_to_egi: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_normals_to_egi: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_normals_to_egi: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
법선 (N,3) → 확장 가우스 영상(Extended Gaussian Image) (n_el, n_az)의 image2d.
방향의 2-D 히스토그램(Horn, *Extended Gaussian Images*, Proc. IEEE 72(12) 1984). "어느 방향의 면이 얼마나 있는가"의 지도로, 평면이 지배적인 물체에서는 1개의 bin에 산이 선다. 비가역 —— bin 폭만큼의 방향 해상도를 버린다. 버린 양은 잴 수 있다: 최빈 bin의 중심 방향과 입력의 평균 방향의 각도 차가 양자화 오차이며, 기본값 (36, 18)에서는 bin 폭 10도에 대해 실측 3.7도(selftest가 출력한다).
앙각의 bin은 sin(el)로 등분한다(등입체각). 도로 등분하면 극이 지나치게촘촘해져 "북극에 면이 집중해 있다"는 거짓 산이 선다.
★위치의 점군을 넘겨도 예외는 나지 않는다. backends_typed.TYPE_TO_SORT가 normals를 points로 접어 두었으므로 진화기도 대장도 둘을 구별하지 않는다. 이 op는 방향만 보므로(길이는 버린다) (N,3)의 좌표를 넘기면 "원점에서 각 점을 본 방향"의 히스토그램이 그럴듯하게 반환된다. 실측(2026-09-08, 200점의 곡선 vs 전부 바로 위를 향한 법선): 비영 bin이 1 → 12, 최대 bin이 200 → 44로 바뀔 뿐이며, 총합은 양쪽 모두 200. "총합이 점 수와 맞으니 옳다"로는 구별할 수 없다. fullseye.set_system("extra_checks", "on")으로 하면 단위 길이에서 벗어난벡터를 거부한다(아래 Raises).
Args:
normals: (N, 3).
n_az: 방위의 bin 수(기본값 36 = 10도 간격).
n_el: 앙각의 bin 수(기본값 18).
Returns:
(n_el, n_az) float64의 계수 맵(행 = 앙각, 열 = 방위).
Raises:
ValueError: bin 수가 1 미만 / 상한 초과 / 입력 부정.
ValueError: extra_checks='on'에서 길이가 1에서 1e-6을 넘어 벗어나는
벡터를 포함할 때(위치의 점군을 법선으로 넘긴 사고를 잡는다).
2-D 진화 레지스트리로 연결한 reprconv의 op normals_to_egi. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 n_az(기본값 36), b는 n_el(기본값 18)를 바꾼다. ★브리지 op는 계수를 총수로 나눈 비율(각 bin에 들어간 법선의 비율, 합 1, 값 범위 [0,1])을 반환한다 —— 선언 sort image의 [0,1] 계약에 맞추기 위해서다(계수 그대로면 최대 48 같은 값이 나왔다, 2026-10-07). 원시 계수는 reprconv.normals_to_egi / fullseye.ledger.normals_to_egi가 반환한다.
• 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_normals_to_egi 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op normals_to_egi를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
image 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.