img_to_keypoints — 2D bridge op

• Data kinds: image → keypoints

• Call: fullseye.apply(img, "img_to_keypoints", 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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ img_to_keypoints: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ img_to_keypoints: knob b को बदलने 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):

▸ img_to_keypoints: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

image के local maxima को image plane के points (u, v) = (col, row) के (N,2) में बदलता है।

scipy.ndimage.maximum_filter से window के अधिकतम के बराबर, और साथ ही threshold या उससे ज़्यादा value वाले pixel को local maximum माना जाता है (समान value वाले flat हिस्से में हर pixel maximum बन जाता है —— पहले gaussian रखने से यह घटता है)।

• a → window की side length k = 3 + 2 * int(a * 4) (a=0.5 पर 7। जितना बड़ा उतना विरल)।

• b → threshold thr = b (केवल value ≥ thr वाले maxima रहते हैं। b=0 पर सभी maxima)।

• लौटाता है: (N, 2) float64 का (u, v) = (col, row)। value के घटते क्रम में, बराबर value वाले row-major क्रम में (deterministic)। 1 भी maximum न हो तो (0, 2) —— खाली होने पर भी shape का contract पूरा होता है, लेकिन कुछ downstream op खाली input को reject करते हैं।

• image के किनारे को mode="nearest" से संभाला जाता है, इसलिए किनारे के pixel भी maximum बन सकते हैं।

कहाँ उपयोग करें: tb_keypoints_to_image2d (points को वापस image में डालना), tb_keypoints_uv_to_points (z=0 का point cloud बनाना) का entry।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_bridge family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

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_keypoints 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (keypoints को input के रूप में लेते हैं)

identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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