typed op• Datenarten: points → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_render_point_depth", 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.*
*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*
*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_render_point_depth: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_render_point_depth: andere Eingaben (Doku-Website)
Punktwolke → Tiefenbild (Z-Buffer; jedem Pixel wird die Tiefe des nächstgelegenen Punkts zugewiesen). Ein Beispiel für Beobachtungssynthese/Sichtprüfung.
Nimmt (u, v, z) aus project_points(points, K, R, t) und schreibt nur die Punkte, deren mit round gerundetes Pixel (row=v, col=u) innerhalb von size=(H, W) liegt und z > 0 hat, von fern nach nah, sodass nähere Punkte überschreiben (je Pixel bleibt das kleinste z). Pixel ohne Punkt sind 0 (die Konvention, die tsdf_from_depth / depth_to_points als ungültig behandeln). Rückgabewert (H, W) float64, in der Einheit der Punktkoordinaten.
• 1 Punkt = 1 Pixel, daher sind dünne Punktwolken voller Löcher (vorher mit mesh_to_points verdichten). Einen splat- Radius gibt es nicht.
• K ist numpy (3,3), R/t sind optional.
Nachgelagert: mit depth_to_points zurück, Normalen mit normals_from_depth, tsdf_from_depth.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op render_point_depth. 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_render_point_depth 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op render_point_depth auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
image als Eingabe)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_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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