typed op• 데이터 종류: points → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_reflection_symmetry_score", 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_reflection_symmetry_score: 단계 (문서 사이트)
반사 대칭 점수 = chamfer(반사, 원본) / 중앙값 최근접 이웃 간격(값이 작을수록 대칭, 스케일 불변). → float.
reflect_points로 점군을 평면에 대해 거울 반사하고, 원래 점군과의 대칭 Chamfer 거리(chamfer_distance:
양방향 최근접 거리 평균의 평균)를 원래 점군의 최근접 간격 중앙값으로 나눈다. "거울상이 원래 점에서점 간격의 몇 배 어긋나 있는가"라는 무차원량이므로 좌표를 상수배해도 값은 변하지 않는다.
• points: (N,3) 점군. plane_point / plane_normal: 후보 평면(법선은 내부에서 정규화).
• fail-closed(실패 시 거부): 점군이 비었거나 (N,3)이 아님(chamfer_distance가 ValueError), 모든 점이 일치해간격을 정의할 수 없음(ValueError). 중복점으로 중앙값 간격이 0이 되는 경우에만 무게중심으로부터의 RMS 반경 × 1e-12를 바닥으로 삼는다.
읽는 법 주의: 엄밀히 대칭인 형상이라도 거울상의 점이 원래 샘플 점에 딱 겹치는 것은 아니므로점수는 0이 되지 않고 점 간격 정도가 바닥이 된다(실측값은 detect_reflection_symmetry의 표 참조). 임계값으로 채택 여부를 정하기보다 여러 후보를 스윕해 최솟값과 2위의 차(margin)를 본다. PCA 3축 이외의 후보면을 시험하려면 이 함수를 평면 파라미터로 직접 스윕한다.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op reflection_symmetry_score. 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_reflection_symmetry_score 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op reflection_symmetry_score를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• dl_mesh_symmetry — py -3.11 examples_3d/dl_mesh_symmetry.py
• reflection_symmetry — py -3.11 examples_3d/reflection_symmetry.py
feature 를 입력으로 받는 것)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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