typed op• Data kinds: points → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_synthesize_silhouette", 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।*
*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_synthesize_silhouette: 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_synthesize_silhouette: दूसरी images पर output (docs site)
3-D point cloud को (K,R,t) camera पर project करके occupied pixels True वाली silhouette (H,W bool) लौटाता है।
GT बनाने के लिए। points (N,3) को X_cam = R X + t से project करके, जहाँ depth>0 हो और point image के अंदर गिरे, उन pixels को True किया जाता है। sparse point cloud में projected image में छेद रह जाते हैं, इसलिए default रूप से उन्हें भरा जाता है (fill, scipy.ndimage.binary_fill_holes), ताकि अंदर से भरा foreground mask बने। फिर dilate pixels तक dilation करके "pixel object को ज़रा भी छुए तो foreground" वाले coverage अर्थ की silhouette बनाई जाती है -- यह conservative rounding है जो visual hull का recall (object voxels न छूटें) discretisation error के बावजूद सुनिश्चित करता है।
points : (N, 3) array_like world coordinates में point cloud (object की surface/अंदर के samples)।
K : (3, 3) intrinsic parameters।
R, t : (3, 3), (3,) world->camera rotation और translation।
size : (H, W) output image का size।
fill : bool projected image के छेद भरकर उसे solid बनाता है (default True)।
dilate : int coverage margin के रूप में dilation के pixels (default 1, 0 पर बंद)।
(H, W) bool ndarray foreground True वाली silhouette।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op synthesize_silhouette। 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_synthesize_silhouette 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op synthesize_silhouette 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)।
• space_carving — py -3.11 examples_3d/space_carving.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_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*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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