typed op• 데이터 종류: points → matrix
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_mirror_plane_from_pairs", 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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_mirror_plane_from_pairs: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_mirror_plane_from_pairs: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
좌우 대응 랜드마크로부터 정중면을 구한다. → (2, 3)(1행 = 점, 2행 = 법선).
좌우 쌍 (i, j)의 중점은 모두 정중면 위에 놓인다. 그러므로 그 중점 집합에평면을 맞추면 된다 —— 변형의 양에 의존하지 않고 면이 정해지는 것이 요점이며, 잔차를 최소로하는 면(symmetry3d.detect_reflection_symmetry)과는 별개의 것이다.
★ 2026-09-06의 실측: 6.4 mm의 한쪽 변형을 넣으면 잔차 최적면은 참 정중면에서 2.92 mm / 1.72도 어긋나, 비대칭량의 46 %를 지웠다(이득 0.54). 이랜드마크 면이라면 이득 1.03. 찾을 때는 잔차 최적면, 양을 말할 때는 이쪽.
*midline*은 정중선 위에 있는(쌍이 되지 않는) 랜드마크의 첨자. 주면중점 집합에 더해 면의 맞춤을 안정시킨다.
pairs=None은 앞 절반과 뒤 절반을 쌍으로 하는 규약(i와 i + N//2). 왼쪽 랜드마크를 전부 늘어놓은 뒤 오른쪽을 같은 순서로 늘어놓는다는 저장 형식이형태 계측에서는 일반적이므로 그에 맞춰 두었다. 점 수가 홀수면 거부한다 —— 반으로 나눌 수 없는 배열을 조용히 잘라 내면 쌍이 1개씩 어긋나 전부의부호가 뒤바뀐다.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 shapestat의 op mirror_plane_from_pairs. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. 이 op에는 조정할 매개변수가 없으며 a도 b도 쓰이지 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_mirror_plane_from_pairs 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op mirror_plane_from_pairs를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
matrix 를 입력으로 받는 것)identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · tb_intrinsics_to_fullseye · tb_intrinsics_to_carla · matrix_to_img
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).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.