typed op• Datenarten: points → keypoints
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_project_points", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_project_points: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_project_points: andere Eingaben (Doku-Website)
3D-Punktwolke (N,3) → Bildkoordinaten (u,v) und Tiefe. Lochkameramodell (die Vorwärtsrichtung von depth_to_points).
K = intrinsische Kameramatrix [[fx,0,cx],[0,fy,cy],[0,0,1]]. R,t geben die extrinsische Pose. Die Beobachtungsabbildung des Weltmodells.
P_cam = R @ P + t (R (3,3), t (3,); None bedeutet Identität / Null) wird mit u = fx·X/Z + cx, v = fy·Y/Z + cy projiziert. Rückgabewert (uv (N,2), depth (N,)): uv[:,0] = u (Spalte), uv[:,1] = v (Zeile), depth ist Z in Kamerakoordinaten (Rohwert vor dem Clippen, negative Werte bleiben erhalten). K wird mit K[0,0] usw. indiziert, muss also ein numpy-Array sein (keine nested list). Z wird vor der Division auf mindestens 1e-6 geclippt, daher werden auch Punkte hinter der Kamera nicht verworfen und erhalten riesige u,v (der Aufrufer entfernt sie mit depth > 0). Auch Punkte außerhalb des Bildes werden zurückgegeben (render_point_depth schneidet nach Bereich). Die Umkehrung von depth_to_points; depth_to_points(render_point_depth(...)) ergibt einen Hin- und Rückweg.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op project_points. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese op hat keine Stellpunkte; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_project_points 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op project_points auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
keypoints als Eingabe)identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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