typed op• 데이터 종류: points → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_superquadric_residual", 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_superquadric_residual: 단계 (문서 사이트)
Gross-Boult 부피 보정 잔차: mean( (sqrt(a1 a2 a3)(F^eps1 - 1))^2 ).
inside_outside(points, a, eps, R, t)로 각 점의 내외 함수 F를 구하고, 점별 잔차 r_i = sqrt(a1*a2*a3) * (F_i**eps1 - 1)의 2 제곱 평균을 float로 반환한다. 표면 위의 점은 F=1이므로잔차 0, 안쪽은 음, 바깥쪽은 양의 잔차가 된다(2 제곱하므로 부호는 사라진다). fit_superquadric가최소화하는 것과 같은 양이며, 반환 dict의 residual도 이 값이다.
• points: (N,3)으로 reshape할 수 있는 점군(world 좌표).
• a: 반지름 (a1,a2,a3). eps: 형상 지수 (eps1,eps2)(F 계산에는 둘 다, 바깥의 F**eps1에는 eps1만 쓴다).
• R/t: 자세(X_body = R.T @ (X - t)). None이면 단위 회전 / 원점.
수치 보호: F는 [0, 1e12]로 클립하고, a1*a2*a3는 1e-12 이상으로 끌어올린 뒤 sqrt를 취한다(퇴화 파라미터에서 inf/NaN이 되지 않도록. 표면 근방의 값에는 영향이 없다).
차원: sqrt(a1 a2 a3)는 길이의 3/2 제곱, F^eps1 - 1은 무차원이므로, 반환값은 길이의 3 제곱차원을 가지며 점군의 스케일에 의존한다. 크기가 다른 물체끼리의 비교에는 맞지 않는다. 참된 점-표면유클리드 거리가 아니라 반경 거리 근사라는 점, 이상값에 무방비하다는 점은 모듈 docstring 에 적힌 대로다.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op superquadric_residual. 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_superquadric_residual 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op superquadric_residual를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• superquadric_fit — py -3.11 examples_3d/superquadric_fit.py
feature 를 입력으로 받는 것)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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