bridge op• 데이터 종류: image → points
• 호출: fullseye.apply(img, "img_to_points", 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):
▸ img_to_points: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ img_to_points: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ img_to_points: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
영상을 높이장으로 읽어 (x, y, z) 점군 (N,3)으로 만든다.
각 화소 (row, col)을 점 1개 (x, y, z) = (col * 10/W, row * 10/H, value * 10 * s) 로 옮긴다 —— 영상의 폭·높이를 한 변의 길이 10인 상자로 정규화한 좌표(POINTS_BOX). 점군 op의 연결(tb_*)이 묶어 둔 반경·경계 상자·격자 해상도는 이 척도(연쇄 퍼저의 시드 [0,10)^3)를 전제로 하므로, 화소 좌표 그대로 넘기면반경 계열 op의 근방이 비고 점유 격자가 전부 0이 된다(실측). 화소로 되돌리려면 x * W / 10, y * H / 10. 열의 규약은 camera.depth_to_points와 같은 (x, y, z) —— reprconv의 (z, y, x)와는 반대이므로, 그 계열로 넘길 때는 tb_points_zyx_to_keypoints_uv 등의 입구에서 바꿔 읽을 것.
• a → 높이 배율 s = 0.25 + 1.75 * a(a=0.5에서 1.125. 값 범위 [0,1]의 영상이면 z의 범위가 x, y와 같은 자릿수인 [0, 11.25]가 되어, 점군 op가 “평면”이 아니라 “지형”을 본다).
• b → 솎아내기 보폭 stride = 1 + int(b * 3)(b=0.5에서 2. 128×128이면 4,096점. b=0이면 모든 화소, b=1이면 1/16).
• 반환값: (N, 3) float64, N = ceil(H/stride) * ceil(W/stride). 비지 않는다.
• 순서는 행 우선(row-major)이며 결정적이다. 같은 입력이면 같은 배열.
쓰임새: 점군 op(tb_alpha_shape_boundary / tb_estimate_point_normals / tb_points_to_voxel …)를 영상 1장에서 시험해 보는 입구. DEM(표고도)을 value = 표고 / 최대 표고로 정규화해 넘기면 그대로 지형의 점군이 된다.
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
points 를 입력으로 받는 것)identity · 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
bridge)img_to_keypoints · 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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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