typed op• 데이터 종류: points → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_synthesize_silhouette", 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_synthesize_silhouette: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_synthesize_silhouette: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
3-D 점군을 (K,R,t) 카메라에 투영하여 점유 픽셀이 True인 실루엣(H,W bool)을 반환한다.
GT 생성용. points (N,3)를 X_cam = R X + t로 사영하고, depth>0이면서 영상 안에떨어진 화소를 True로 한다. 성긴 점군에서는 사영상에 구멍이 생기므로 기본으로 구멍 메우기(fill, scipy.ndimage.binary_fill_holes)를 하여 속이 찬 전경 마스크로 만든다. 또한 dilate 화소만큼 팽창시켜 "pixel이 조금이라도 물체에 닿으면 전경"이라는피복(coverage) 의미의 실루엣으로 만든다 — 이것이 visual hull의 recall(물체 voxel을놓치지 않음)을 이산화 오차 아래에서도 보장하기 위한 보수 쪽 반올림.
points : (N, 3) array_like 월드 좌표의 점군(물체 표면/내부의 샘플).
K : (3, 3) 내부 파라미터.
R, t : (3, 3), (3,) 월드->카메라의 회전·병진.
size : (H, W) 출력 영상 크기.
fill : bool 사영상의 구멍을 메워 solid로 한다(기본값 True).
dilate : int 피복 마진으로 팽창시킬 화소 수(기본값 1, 0이면 무효).
(H, W) bool ndarray 전경 True의 실루엣.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op synthesize_silhouette. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. 이 op에는 조정점이 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_synthesize_silhouette 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op synthesize_silhouette를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• space_carving — py -3.11 examples_3d/space_carving.py
image 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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