typed op• Data kinds: points → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_render_point_depth", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_render_point_depth: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_render_point_depth: दूसरी images पर output (docs site)
Point cloud → depth image (z-buffer, हर pixel में सबसे नज़दीकी point की depth)। Observation synthesis/visual inspection का sample।
project_points(points, K, R, t) से (u, v, z) लेकर, केवल उन points को जिनका round किया गया pixel (row=v, col=u) size=(H, W) के अंदर हो और z > 0 हो, दूर से पास के क्रम में लिखा जाता है ताकि पास वाले points overwrite करें (एक pixel पर सबसे छोटा z बचता है)। जिन pixels पर कोई point नहीं, वे 0 हैं (यह convention tsdf_from_depth / depth_to_points invalid value मानते हैं)। return value (H, W) float64, unit वही जो points के coordinates की है।
• 1 point = 1 pixel, इसलिए sparse point clouds में बहुत छेद रह जाते हैं (पहले mesh_to_points से dense करें)। splat radius नहीं है।
• K numpy (3,3) है, R/t छोड़े जा सकते हैं।
आगे: depth_to_points से वापस, normals_from_depth से normals, tsdf_from_depth।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op render_point_depth। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। इस op में कोई tuning point नहीं है; न a उपयोग होता है, न b।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_render_point_depth 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op render_point_depth को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
image को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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