keypoints_from_image2d — REPRCONV `keypoint` op

• Datenarten: image2d → keypoints

• Aufruf: import reprconv; reprconv.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0) (oder opsreprconv.get("keypoints_from_image2d"))

Verwendung

Ein Zähl-/Antwortbild `(H, W) → Bildkoordinaten (N,2) = (u, v)`. Der Rückweg des Roundtrips.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`> threshold` の画素を 8 近傍で連結成分に分け、各成分の**強度重み付き

重心**を返す。重み付きにするのは、副画素の情報が残っている応答画像

(相関ピーク等)で往復誤差を量子化以下へ落とせるようにするため。

8 近傍の連結が損失の主犯である点に注意: 隣り合う画素に落ちた 2 点は

1 つの成分に融合し、重心が 2 点の中間へ動く。`selftest` は

「よく離れた点だけの量子化誤差」と「融合を含む全体」を別々に測る

(混ぜると量子化の理論値 0.2887 px と比較できなくなる)。

Args:

image2d: (H, W) の実画像。

threshold: この値を超えた画素だけを拾う。

Returns:

(N, 2) float64 の (u, v)。行順は `scipy.ndimage.label` のラベル順。

Raises:

ValueError: 2-D でない / 非有限 / 閾値を超える画素が 1 つも無い。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `keypoints` als Eingabe)

keypoints_uv_to_points · keypoints_to_image2d

Gleiche Kategorie (`keypoint`)

keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_to_image2d · position_to_points · points_to_position

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

keypoints_from_image2d — REPRCONV keypoint op