typed op• Datenarten: keypoints → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_keypoints_uv_to_points", 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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_keypoints_uv_to_points: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_keypoints_uv_to_points: andere Eingaben (Doku-Website)
Bildkoordinaten (N,2) = (u, v) → Punktwolke (N,3) = (z, y, x). Ein Ausgang von keypoints.
Die Achsenkonvention steht im Op-Namen, weil in diesem repo match3d.project_points, das keypoints erzeugt, (u, v) = (Spalte, Zeile) zurückgibt, während fuse3d.to_points(voxel), das points erzeugt, (z, y, x) zurückgibt —— verbindet man sie naiv als "die ersten 2 Spalten", werden Zeilen und Spalten vertauscht, ohne Ausnahme und ohne NaN. Hier werden sie explizit als y = v, x = u vertauscht weitergegeben.
Ein Hin- und Rückweg mit points_zyx_to_keypoints_uv ist bit-identisch (in der Richtung, in der z übergeben wird).
Args:
keypoints: (N, 2) aus (u, v).
z: z der Ebene, auf die gesetzt wird (Skalar oder (N,)-Array).
Returns:
(N, 3) float64 aus (z, y, x).
Raises:
ValueError: ungültige Form / nicht endlich / Längenabweichung von z.
Die reprconv-Op keypoints_uv_to_points, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; weder a noch b wird verwendet.
• 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.
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 tb_keypoints_uv_to_points 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op keypoints_uv_to_points auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
points als Eingabe)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
typed)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 · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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