keypoint op• Data kinds: image2d → keypoints
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("keypoints_from_image2d"))
count/response image (H, W) → image coordinate (N,2) = (u, v)। round trip का वापसी रास्ता।
> threshold वाले pixel को 8-neighbourhood से connected component में बाँटकर हर component का intensity-weighted centroid लौटाता है। weighted इसलिए है ताकि जिन response image में subpixel जानकारी बची हो (correlation peak आदि) उनमें round trip error को quantization से नीचे लाया जा सके।
ध्यान दें कि 8-neighbourhood connectivity ही loss का मुख्य कारण है: पड़ोसी pixel पर पड़े 2 point 1 component में जुड़ जाते हैं, और centroid 2 point के बीच में चला जाता है। selftest "केवल दूर-दूर वाले point का quantization error" और "fusion सहित कुल" को अलग-अलग मापता है (मिलाने पर quantization के सैद्धांतिक मान 0.2887 px से तुलना संभव नहीं रहती)।
Args:
image2d: (H, W) real image।
threshold: केवल इस मान से अधिक वाले pixel लिए जाते हैं।
Returns:
(N, 2) float64 का (u, v)। row का क्रम scipy.ndimage.label के label क्रम जैसा है।
Raises:
ValueError: 2-D नहीं है / non-finite / threshold से अधिक 1 भी pixel नहीं है।
• 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।
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
keypoints को input के रूप में लेते हैं)keypoints_uv_to_points · keypoints_to_image2d
keypoint)keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_to_image2d · position_to_points · points_to_position
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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