keypoint op• 데이터 종류: image2d → keypoints
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("keypoints_from_image2d"))
계수/응답 이미지 (H, W) → 이미지 좌표 (N,2) = (u, v). 왕복의 돌아오는 길.
> threshold 인 화소를 8 근방으로 연결 성분으로 나누고, 각 성분의 강도 가중무게중심을 반환한다. 가중을 두는 것은, 서브픽셀 정보가 남아 있는 응답 영상(상관 피크 등)에서 왕복 오차를 양자화 이하로 떨어뜨릴 수 있게 하기 위해서다.
8 근방 연결이 손실의 주범이라는 점에 주의: 이웃한 화소에 떨어진 2 점은 1 개의 성분으로 융합되고, 무게중심이 2 점의 중간으로 움직인다. selftest 는 "잘 떨어진 점만의 양자화 오차"와 "융합을 포함한 전체"를 따로따로 잰다(섞으면 양자화의 이론값 0.2887 px 와 비교할 수 없게 된다).
Args:
image2d: (H, W) 의 실수 영상.
threshold: 이 값을 넘은 화소만 줍는다.
Returns:
(N, 2) float64 의 (u, v). 행 순서는 scipy.ndimage.label 의 라벨 순서.
Raises:
ValueError: 2-D 가 아니다 / 비유한 / 임계값을 넘는 화소가 1 개도 없다.
• 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.
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
keypoints 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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