tb_project — 2D `typed` op

• 数据种类:points → keypoints

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_project", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_project: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_project: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_project: 其他输入图像 (文档网站)

用法

通过相机 (rvec,t,K) 将 3D 点 (n,3) 投影到 2D (n,2)（透视除法）。

对全部点一次性计算 X_cam = R(rvec) @ X + t、x = K @ X_cam、uv = x[:2] / x[2] (与 project_points 的约定相同)。rvec 为旋转向量(轴 × 角 [rad]，scipy 的 Rotation.from_rotvec)，t 为 (3,) 平移，K 为 (3,3) 内参矩阵。返回值为 (n,2) float，第 0 列为 u(横向、列方向)，第 1 列为 v(纵向、行方向)，单位按 K 为像素。

注意(无校验)：不剔除相机后方或像平面上的点(Z_cam <= 0)，直接做除法。Z_cam = 0 时除以 0 得到 inf/NaN，负 Z 则得到看似落在图像内的伪坐标，因此可见性判断由调用方进行。也不校验形状(只用 np.asarray 转为 float)。bundle_adjust / mean_reprojection_error 的重投影残差由此函数生成。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op project。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调参数，a 和 b 都不使用。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_project 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 project。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `keypoints` 作为输入)

identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_project — 2D typed op

用法