typed op• 데이터 종류: points → volume
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_occupancy_grid", 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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_occupancy_grid: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_occupancy_grid: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
점군 (N,3) → 3-D 점유 복셀 격자, bool(점이 들어간 복셀을 점유로 표시).
bounds=((xmin,xmax),(ymin,ymax),(zmin,zmax))가 격자가 펼치는 부피, res는 각 축의복셀 수(스칼라 = 정육면체 res³, 또는 길이 3의 축별 값). 복셀은 반열린 구간 [lo+i/res*span, lo+(i+1)/res*span)이며, 상단 (frac==1)의 점은 마지막 복셀에 포함한다. bounds 밖의 점은 버린다(끝 셀로 clamp하면 경계에 가짜 장애물이 쌓이기 때문). match3d.points_to_voxel이 밀도(float) 를 만드는 데 비해, 이것은 planning용 점유(bool)를 만든다는 점이 고유하다.
res<=0, (N,3)이 아닌 points, 또는 퇴화한 bounds에 대해 ValueError를 발생시킨다.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op occupancy_grid. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. 이 op에는 조정할 매개변수가 없으며 a도 b도 쓰이지 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_occupancy_grid 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op occupancy_grid를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• occupancy_esdf — py -3.11 examples_3d/occupancy_esdf.py
volume 를 입력으로 받는 것)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
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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