typed op• Data kinds: matrix → matrix
• Call: fullseye.apply(img, "tb_intrinsics_to_fullseye", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*कोई figure नहीं: type तो पहुँचता है, पर सामान्य synthetic input इस op के domain में नहीं आता — यह केवल धनात्मक फ़ोकल लंबाई वाला 3×3 K स्वीकार करता है, और सामान्य कृत्रिम matrix fail-closed ढंग से अस्वीकार होता है (op_probe की जाँच से यह चलता है)। उपयोग का तरीका नीचे "चलाए जा सकने वाले उदाहरण" में देखें।*
CARLA का K (pixel के corners integer पर, principal point W/2) → Fullseye / render3d का K (pixel के centre integer पर, principal point (W−1)/2)। केवल principal point को 0.5 खिसकाता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया drive का op intrinsics_to_fullseye। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। इस op में कोई tunable parameter नहीं है; न a उपयोग होता है, न b।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे के उदाहरण मूल ledger op intrinsics_to_fullseye को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• gallery_drive_carla_bridge — py -3.11 examples/gallery_drive_carla_bridge.py
• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · tb_intrinsics_to_carla · matrix_to_img
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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