typed op• 資料種類:keypoints → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_keypoints_to_image2d", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*無圖: 該運算子以 keypoints 為輸入。從影像開始的 Studio 程式無法到達該型別，請參見下方的可執行範例。*
影像座標 `(N,2) = (u, v) → 計數影像 (H, W)。keypoints` 的第二個出口。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• (尚無)
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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