tac_height_from_shading — 2D `tactile` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tac_height_from_shading", 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])

tac_height_from_shading: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ tac_height_from_shading: knob a sweep (docs site)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ tac_height_from_shading: knob b sweep (docs site)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tac_height_from_shading: other inputs (docs site)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

對明暗梯度做泊松積分(Poisson integration)以求取高度/浮雕圖——這正是 GelSight 深度重建(以及光度立體視,photometric stereo)的積分階段:影像梯度被視為表面斜率 `p = gain*gx、q = gain*gy,並以頻譜方法求解泊松方程式 lap(h) = div(p,q),即 h_hat = div_hat / lap_hat,其中離散拉普拉斯運算子的符號為 2cos(2*pi*u/W)+2cos(2*pi*v/H)-4,(不確定的)直流(DC)分量固定為零。a = 梯度增益(0.25~4.25 倍),b` = 梯度場的預先平滑 sigma(0~3)。輸出經最小-最大正規化到 [0,1] 並重新調整回 HxW;常數輸入積分後會得到平坦(全零)的浮雕。

旋鈕（實測）：將 `a` 從 0 掃到 1 輸出不變（以 5 種輸入實測）。

數值可比性（實測）：輸出以該影像自身的最大值正規化（輸出最大值恆為 1.0，輸入整體縮放不改變輸出）。因此不能跨影像比較數值——同樣強度的特徵會因該影像中最強特徵的不同而取不同的值；在只有弱特徵的影像中，雜訊會被抬升到 1.0。要跨影像比較，請以統一基準重新縮放。

空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。

參考(範例資料・文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

tac_height_from_shading 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`tactile`)

tac_contact_mask · tac_surface_normal · tac_pressure_proxy · tac_shear_field

*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)。*

tac_height_from_shading — 2D tactile op

用法