typed op• 데이터 종류: rgbimage → rgbimage
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_wetness", 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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_wetness: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_wetness: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_wetness: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_wetness: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
젖은 표면의 바탕색. 확산 반사가 어두워짐(그리고 정반사가 증가함).
base_rgb: 마른 상태의 색 (H,W,3) 또는 (3,). wet: 젖은 정도(0–1).
ior: 수막의 굴절률.
반환값: 젖은 상태의 확산색(같은 형상).
왜 어두워지는가: 수막 안쪽에서 전반사가 일어나 확산광이 몇 번이고 표면으로 되돌려져그때마다 흡수된다. 근사로서, 마른 반사율 ρ에 내부 반사율 Ri = 1 − (1 − Ri0)/n² 상당의 재흡수를 곱한다 ―― 젖은 모래가 검게 보이는 현상 그 자체(경면이 늘어나는 것은 clearcoat_shade(coat=wet)을 겹쳐서 나타낸다).
2-D 진화 레지스트리로 연결한 optics의 op wetness. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 wet(기본값 1), b는 ior(기본값 1.33)를 바꾼다.
• 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_rgb 0.50 0.50 tb_wetness 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op wetness를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• machined_metal_and_materials — py -3.11 examples/machined_metal_and_materials.py
rgbimage 를 입력으로 받는 것)identity · tb_sensor_capture · tb_specular_diffuse_split · tb_specular_coefficient_map · tb_specular_free_transform · tb_rgb_to_quaternion
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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