typed op• 데이터 종류: points → volume
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_points_to_voxel", 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_points_to_voxel: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_points_to_voxel: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
점군 (N,3) → 밀도 복셀 (size³). scatter_add로 splat, 선택적으로 가우시안 평활화.
bounds=(lo,hi)를 주면 여러 점군을 같은 격자에 올릴 수 있다(=매칭의 전제).
절차: 각 점을 idx = floor((p − lo)/(hi − lo)·(size − 1))로 정수 격자에 떨어뜨리고, 그 voxel에 1을 더한다(값 = 그 voxel에 떨어진 점의 개수). smooth > 0이면 σ=smooth(voxel 단위) 의 gaussian을 3축 분리 conv로 건다(반지름 max(1, int(4σ + 0.5)), 끝은 replicate). 출력의 축 순서는 점의 열 순서 그대로(points[:, 0] → 축 0)이며, (depth,row,col)로의재배열은 하지 않는다.
• bounds: (lo, hi)의 3차원 벡터 2개. None이면 점군 자신의 min/max(점군마다
격자가 바뀌므로 2개의 점군을 비교할 때는 반드시 같은 bounds를 넘긴다). 길이가 3이 아님·비유한· hi <= lo인 축이 있으면 ValueError(tsdf 계열의 ((xmin,xmax),...) 방식은 길이 2로서 거부).
• 범위 밖의 점은 버리지 않고 끝의 voxel로 clip된다(끝에 가짜 밀도가 쌓인다). 잘라내고 싶다
면 사전에 점군 쪽에서 제거한다.
• size: 한 변의 voxel 수. hi − lo가 0인 축은 1e-9로 치환될 뿐 경고하지 않는다.
• 빈 점군에서 bounds=None이면 numpy의 min이 예외를 낸다.
• 반환값: (size, size, size) float64 numpy(device에서 계산해도 CPU로 되돌린다). 값은 개수
(평활 후에는 개수의 가중 분포)이며 정규화는 하지 않는다.
후단: match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh의 입력으로.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op points_to_voxel. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. 이 op에는 조정점이 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_points_to_voxel 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op points_to_voxel를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
volume 를 입력으로 받는 것)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)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 · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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