typed op• 資料種類:points → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_render_point_depth", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_render_point_depth: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_render_point_depth: 其他輸入影像 (文件網站)
點雲 → 深度影像（z-buffer，每個像素取最近點的深度）。用於觀測合成/外觀檢測的範例。
用 project_points(points, K, R, t) 取得 (u, v, z),只對 round 後的像素 (row=v, col=u) 在 size=(H, W) 內且 z > 0 的點,按由遠到近的順序寫入,用近的點覆蓋(同一像素留下最小 z)。沒有點的像素為 0(tsdf_from_depth / depth_to_points 將其視為無效值的慣例)。回傳值 (H, W) float64,單位為點座標的單位。
• 1 點 = 1 像素,因此稀疏點雲會滿是空洞(先用 mesh_to_points 加密)。沒有 splat 半徑。
• K 為 numpy (3,3),R/t 可省略。
後級: 用 depth_to_points 還原,用 normals_from_depth 求法線,tsdf_from_depth。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op render_point_depth。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調點,a 與 b 都不使用。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_render_point_depth 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 render_point_depth。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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