typed op• Data kinds: keypoints → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_keypoints_to_image2d", a=0.5, b=0.5) (the 2-D model is one image plus two scalar knobs a,b∈[0,1])
*No figure: this op takes keypoints as input. A Studio program starting from an image cannot reach that type — see the runnable examples below for how it is used.*
Image coordinates `(N,2) = (u, v) -> a count image (H, W). The second exit of keypoints`.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
`round(v) を行、round(u)` を列として 1 ずつ加算する。**画素格子への
量子化が損失**で、:func:keypoints_from_image2d と往復すると位置が
最大 0.5 画素ずれる(よく離れた 225 点での実測: 軸あたり RMS 0.2835 px =
一様量子化の理論値 1/sqrt(12) = 0.2887 と一致。2-D 距離では sqrt(2) 倍の
0.4009 px で、理論 sqrt(2/12) = 0.4082)。
★ここも一度間違えた: 2-D 距離の実測を 1-D の理論値と並べて「0.29 のはずが
0.40 だ」と読みかけた —— 軸ごとの量と距離の量を混ぜると、正しい実装が
誤っているように見える。
近接した点は連結成分として融合するので、往復で点数も減りうる
(実測: 60 点をランダムに置くと 54 点)。
範囲外の点は黙って捨てない —— 捨てると「検出が減った」のか
「画像が小さすぎた」のかが区別できなくなる。
Args:
keypoints: (N, 2) の (u, v)。
shape: (H, W)。
Returns:
(H, W) float64 の計数画像。
Raises:
ValueError: 形状不正 / 非有限 / 範囲外の点がある / shape が上限超。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした reprconv の op `keypoints_to_image2d。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• (none yet)
image as input)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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