typed op• Datenarten: points → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_synthesize_silhouette", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_synthesize_silhouette: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_synthesize_silhouette: andere Eingaben (Doku-Website)
Projiziert eine 3-D-Punktwolke auf eine (K,R,t)-Kamera und liefert eine Silhouette (H,W bool), bei der belegte Pixel True sind.
Für die GT-Erzeugung. Projiziert points (N,3) mit X_cam = R X + t und setzt die Pixel auf True, bei denen depth>0 gilt und der Punkt im Bild landet. Bei dünnen Punktwolken hat das Projektionsbild Löcher, daher werden diese standardmäßig gefüllt (fill, scipy.ndimage.binary_fill_holes), um eine gefüllte Vordergrundmaske zu erhalten. Zusätzlich wird um dilate Pixel dilatiert, zu einer Silhouette mit Abdeckungs- (coverage-) Bedeutung: "ein pixel ist Vordergrund, wenn er das Objekt auch nur ein wenig berührt" -- eine konservative Rundung, die den recall des visual hull (keine Objekt-voxel verpassen) auch unter Diskretisierungsfehlern garantiert.
points : (N, 3) array_like Punktwolke in Weltkoordinaten (Stichproben der Objektoberfläche/des Inneren).
K : (3, 3) Intrinsische Parameter.
R, t : (3, 3), (3,) Rotation und Translation Welt->Kamera.
size : (H, W) Größe des Ausgabebildes.
fill : bool Löcher des Projektionsbildes füllen, um es solid zu machen (Standard True).
dilate : int Zahl der Pixel, um die als Abdeckungsrand dilatiert wird (Standard 1, 0 deaktiviert).
(H, W) bool ndarray Silhouette mit Vordergrund True.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op synthesize_silhouette. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese op hat keine Stellpunkte; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_synthesize_silhouette 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op synthesize_silhouette auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• space_carving — py -3.11 examples_3d/space_carving.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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