typed op• 데이터 종류: points → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_mean_curvature", 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):
▸ tb_mean_curvature: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_mean_curvature: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_mean_curvature: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
평균 곡률 H=(k1+k2)/2. → (N,). 방향에 의존하는 값.
normals(방향 있는 참조 법선, (N,3)) 미지정 시에는 볼록 쪽 휴리스틱(열린 면의 오목/볼록 부호는 부정). 방향 있는 법선을 넘기면 대역적 방향에 정합하여 올바른 부호를 낸다.
보충:
• 계산은 principal_curvatures와 같으며(k+1 근방의 PCA 법선 + 국소 이차 곡면 피팅), (k1 + k2) / 2를 반환한다. 단위는 1/길이.
• 부호는 볼록을 양으로 하는 규약이며, normals를 넘겼을 때만 대역적인 오목/볼록에 대응한다. 미지정이면 열린 면의 H는 항상 볼록 쪽(절댓값 상당).
• 근방이 5점 미만인 점은 0. k는 N-1로 잘린다.
• 반지름 R의 구라면 1/R, 원기둥은 1/(2R), 평면은 0. 안장점(k1 = -k2)도 0이지만 gaussian_curvature는 음이 되므로 구별할 수 있다.
• normals는 (N,3)이고 유한하며 0이 아닌 행(ValueError). 결정론적.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op mean_curvature. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. a가 k(기본값 25)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.
• 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.
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 tb_mean_curvature 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op mean_curvature를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• curvature_shape_index — py -3.11 examples_3d/curvature_shape_index.py
• minimal_surfaces — py -3.11 examples_3d/minimal_surfaces.py
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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