typed op• 数据种类:points → keypoints
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_project_points", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):
▸ tb_project_points: 处理阶段 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ tb_project_points: 其他输入图像 (文档网站)
3D 点云 (N,3) → 图像坐标 (u,v) 与深度。针孔模型（depth_to_points 的正方向）。
K=相机内参矩阵 [[fx,0,cx],[0,fy,cy],[0,0,1]]。R,t 为外参位姿。世界模型的观测映射。
把 P_cam = R @ P + t(R (3,3)、t (3,)。None 为恒等、零)用 u = fx·X/Z + cx、v = fy·Y/Z + cy 投影。返回值 (uv (N,2), depth (N,)): uv[:,0] = u(列)、uv[:,1] = v(行),depth 是相机坐标的 Z(clip 前的原始值,负值也保持原样)。K 以 K[0,0] 等方式取下标,因此须为 numpy 数组(不可用 nested list)。Z 先 clip 到 1e-6 以上再相除,因此相机后方的点也不丢弃,会变成巨大的 u,v (由调用方用 depth > 0 去除)。图像外的点也返回(render_point_depth 按范围截取)。是 depth_to_points 的逆,depth_to_points(render_point_depth(...)) 构成往返。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op project_points。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调点,a 和 b 都不使用。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_project_points 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 project_points。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
keypoints 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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