typed op• 데이터 종류: points → keypoints
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_project", 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_project: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_project: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
카메라 (rvec,t,K)를 사용해 3D 점 (n,3)을 2D (n,2)로 투영한다(원근 나눗셈).
X_cam = R(rvec) @ X + t, x = K @ X_cam, uv = x[:2] / x[2]를 모든 점에 대해 한꺼번에 계산한다(project_points와 같은 규약). rvec는 회전 벡터(축 × 각 [rad], scipy의 Rotation.from_rotvec), t는 (3,) 병진, K는 (3,3) 내부 행렬. 반환값은 (n,2) float이며열 0이 u(가로, 열 방향), 열 1이 v(세로, 행 방향), 단위는 K에 따라 픽셀이다.
주의(검증 없음): 카메라 뒤쪽이나 영상 평면 위의 점(Z_cam <= 0)을 걸러내지 않고 그대로 나눈다. Z_cam = 0은 0 나눗셈으로 inf/NaN, 음의 Z는 영상 안에 보이는 가짜 좌표가 되므로, 가시성 판정은호출하는 쪽에서 한다. 형상 검증도 하지 않는다(np.asarray로 float화할 뿐). bundle_adjust / mean_reprojection_error의 재투영 잔차는 이 함수로 만들어진다.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op project. 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_project 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op project를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py
keypoints 를 입력으로 받는 것)identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d
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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