typed op• 데이터 종류: lightfield → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_lf_epi_slope", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_lf_epi_slope: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_lf_epi_slope: other inputs (docs site)
EPI 직선 방향으로부터 구한 픽셀별 기울기(구조 텐서, 1회 처리).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
A scene point traces a straight line in the epipolar-plane image
(:func:lf_epi), so along that line the intensity is constant:
`E_u + s * E_x = 0`. Accumulating that constraint over the whole angular
grid and a `window x window` spatial neighbourhood gives the closed-form
least-squares slope `s = -(J_ux + J_vy) / (J_xx + J_yy)` with
`J_ab = sum(E_a * E_b)` — one pass over the light field, no sweep, both
the horizontal and vertical EPI directions pooled.
This estimator is biased, and the bias is the reason to also run
:func:lf_depth_from_focus. It is ordinary (not total) least squares on
finite differences, so it needs the EPI line to advance less than roughly
one texture correlation length per view. Measured 2026-09-01 on
5x5x64x64 synthetic fields, median over the interior: with texture
`sigma = 1.5 px, true +1.00 -> +1.0004, +0.50 -> +0.5285`,
`+1.50 -> +1.3018, +2.00 -> +1.4614; with sigma = 5.0` px the same
slopes give `+1.0003, +0.5029, +1.4827, +1.9482`. Integer
slopes on a wrapped field come back within 4e-4 and `s = 0` is exact;
`|s| > 1 is under-estimated, by 27% at s = 2` on the roughest texture.
Use it as a fast dense initialiser, not as the final word.
Returns `(slope_map, energy): the (H, W) slope map and the (H, W)`
gradient energy `J_xx + J_yy` that was the denominator. Pixels whose
energy is below *min_energy* have no measurable parallax (a flat patch
of sky); their slope is set to 0 and their energy reported as-is, so you
threshold on `energy` instead of being handed a plausible-looking number
divided by ~0.
Raises `ValueError`: *lf* not a valid light field, an angular/spatial
shape where *neither* EPI direction carries information (the horizontal EPI
needs `U >= 2 **and** W >= 2, the vertical needs V >= 2` and
`H >= 2`), an even or non-positive *window*, a non-positive *min_energy*.
Typed bridge of the lightfield op `lf_epi_slope into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_lightfield 0.50 0.50 tb_lf_epi_slope 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op lf_epi_slope를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py
• poc_lightfield_depth — py -3.11 examples/poc_lightfield_depth.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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