tb_lf_refocus — 2D `typed` op

• 데이터 종류: lightfield → image

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_lf_refocus", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_lf_refocus: input → output

*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_refocus: stages (docs site)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ tb_lf_refocus: other inputs (docs site)

사용법

시프트-앤드-애드 리포커스: *slope*에서 초점을 맞춘 합성 개구(synthetic-aperture) 영상.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Every view `(v, u) is shifted by (-s*(v - v_c), -s*(u - u_c))` — the

minus undoes the parallax of a point at slope `s` — and the shifted

views are averaged. Points at that slope add coherently and stay sharp;

everything else is smeared by an amount proportional to its slope

difference times the angular baseline. `slope=0` is the plane the array

was already focused on and returns the plain average of the views.

Ground truth it reproduces exactly (pinned in `tests/test_lightfield.py`):

a single-layer field synthesised at slope `s0 and refocused at s0`

with `edge="wrap" and an integer s0` returns the original texture to

5.6e-16; sweeping the slope, the variance of the result peaks at `s0`

(measured exactly on the sweep grid in all 18 texture/slope combinations

listed in the module docstring), and refocusing at `-s0` does *not* —

which is the check that catches a flipped shift sign.

Returns a `(H, W)` 2-D image.

Raises `ValueError`: *lf* not a valid light field, a non-finite or

over-large *slope* (:data:MAX_ABS_SLOPE), unknown *interp* / *edge*.

Typed bridge of the lightfield op `lf_refocus 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.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

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_refocus 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op lf_refocus를 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`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).*

tb_lf_refocus — 2D typed op

사용법