tb_project — 2D `typed` op

• 資料種類:points → keypoints

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_project", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_project: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ tb_project: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_project: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

透過相機 (rvec,t,K) 將 3D 點 (n,3) 投影到 2D (n,2)（透視除法）。

對全部點一次計算 X_cam = R(rvec) @ X + t、x = K @ X_cam、uv = x[:2] / x[2] (與 project_points 的慣例相同)。rvec 為旋轉向量(軸 × 角 [rad]，scipy 的 Rotation.from_rotvec)，t 為 (3,) 平移，K 為 (3,3) 內部參數矩陣。回傳值為 (n,2) float，第 0 行為 u(水平、行方向)，第 1 行為 v(垂直、列方向)，單位依 K 為像素。

注意(不檢查)：不剔除相機後方或像平面上的點(Z_cam <= 0)，直接做除法。Z_cam = 0 時除以 0 得到 inf/NaN，負的 Z 則得到看似落在影像內的假座標，因此可見性判斷由呼叫端進行。也不檢查形狀(只以 np.asarray 轉為 float)。bundle_adjust / mean_reprojection_error 的重投影殘差由此函式產生。

橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op project。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_project 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 project。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `keypoints` 作為輸入)

identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tb_project — 2D typed op

用法