tac_height_from_shading — 2D `tactile` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "tac_height_from_shading", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tac_height_from_shading: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tac_height_from_shading: knob a sweep (docs site)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tac_height_from_shading: knob b sweep (docs site)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tac_height_from_shading: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

对明暗梯度做泊松积分(Poisson integration)以求高度/浮雕图——这正是 GelSight 深度重建(以及光度立体视,photometric stereo)中的积分阶段:图像梯度被解读为表面斜率 `p = gain*gx、q = gain*gy,并以频谱方法求解泊松方程 lap(h) = div(p,q),即 h_hat = div_hat / lap_hat,其中离散拉普拉斯算子的符号为 2cos(2*pi*u/W)+2cos(2*pi*v/H)-4,(不确定的)直流(DC)分量被固定为零。a = 梯度增益(0.25~4.25 倍),b` = 梯度场的预平滑 sigma(0~3)。输出经最小-最大归一化到 [0,1] 并重整回 HxW;常数帧积分后得到平坦(全零)的浮雕。

旋钮（实测）：将 `a` 从 0 扫到 1 输出不变（以 5 种输入实测）。

数值可比性（实测）：输出按该图自身的最大值归一化（输出最大值恒为 1.0，输入整体缩放不改变输出）。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值；在只有弱特征的图中，噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较，请以统一基准重新缩放。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

tac_height_from_shading 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`tactile`)

tac_contact_mask · tac_surface_normal · tac_pressure_proxy · tac_shear_field

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tac_height_from_shading — 2D tactile op

用法