bridge op• Datenarten: image → keypoints
• Aufruf: fullseye.apply(img, "img_to_keypoints", 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.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ img_to_keypoints: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ img_to_keypoints: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ img_to_keypoints: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Macht aus den lokalen Maxima des Bildes Bildebenen-Punkte (u, v) = (Spalte, Zeile), Form (N,2).
Ein Pixel gilt als lokales Maximum, wenn es mit scipy.ndimage.maximum_filter dem Fenstermaximum gleicht und sein Wert mindestens den Schwellwert erreicht (auf ebenen Plateaus gleichen Werts wird jedes Pixel ein Maximum —— ein vorgeschaltetes gaussian verringert das).
• a → Seitenlänge des Fensters k = 3 + 2 * int(a * 4) (7 bei a=0.5. Größer heißt dünner besetzt).
• b → Schwellwert thr = b (behält nur Maxima mit Wert ≥ thr. b=0 behält alle Maxima).
• Rückgabewert: (N, 2) float64 (u, v) = (col, row). Absteigend nach Wert, Gleichstände zeilenweise geordnet (deterministisch). Gibt es nicht 1 einziges Maximum, (0, 2) —— auch leer erfüllt es den Formvertrag, aber manche nachgelagerten Ops weisen leere Eingaben ab.
• Der Bildrand wird mit mode="nearest" behandelt, daher können auch Randpixel Maxima sein.
Einsatz: Eingang zu tb_keypoints_to_image2d (Punkte zurück ins Bild) und tb_keypoints_uv_to_points (Punktwolke bei z=0).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_bridge
• 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.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
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_keypoints 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
keypoints als Eingabe)identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d
bridge)img_to_points · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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