typed op• 데이터 종류: points → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_project_spherical", 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_project_spherical: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_project_spherical: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_project_spherical: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_project_spherical: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
회전식 LiDAR의 구면 거리 영상으로 투영 (v_res, h_res). 빈 셀 = 0, 가까운 점 우선(최소 range).
각 점을 방위각(열) × 앙각(행) bin에 떨어뜨리고, 센서 원점으로부터의 range(slant distance)를 쓴다. v_fov=(v_min,v_max)[도]의 앙각 띠 바깥, 원점 위(r=0), 비유한 좌표의 점은 버린다(honest drop). 비었거나 전부 drop된 경우 전부 0인 영상을 반환한다(=아무것도 보이지 않음, honest).
• points: (N,3), 센서 원점 기준으로 x=앞, y=왼쪽, z=위. (N,3)이 아니면 ValueError.
• h_res / v_res: 열 수(방위각 360° 등분)·행 수(앙각 띠 등분). 양수가 아니면 ValueError.
• v_fov: (v_min, v_max) [도]. v_min < v_max가 아니면 ValueError.
열은 floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res)로, 열 0이 바로 뒤(-x), h_res//2가 정면(+x), 반시계 방향으로 증가한다. 행은 (v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res)(θ는 앙각 [도])로, 행 0이 띠의 위끝(θ=v_max). 화소값은 slant range sqrt(x²+y²+z²)(좌표 단위). 같은 셀에 여러 점이 떨어지면 np.minimum.at로 최소 range를 남긴다(뒤쪽 점은 잃는다). 역변환은 unproject_spherical(같은 v_fov를 넘긴다). 높이로 층을 자르는 변종이 project_cylindrical.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op project_spherical. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 h_res(기본값 1024), b는 v_res(기본값 64)를 바꾼다.
• 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_project_spherical 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op project_spherical를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.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).*
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