typed op• データ種: points → keypoints
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_points_zyx_to_keypoints_uv", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_points_zyx_to_keypoints_uv: stages (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_points_zyx_to_keypoints_uv: other inputs (docs site)
点群 `(N,3) = (z, y, x) → 画像座標 (N,2) = (u, v)`。
:func:keypoints_uv_to_points の逆向き。不可逆 —— z が落ちる。
落ちる量は測れる: 往復して戻ってこない値は z 列そのもので、
`selftest` は「z の RMS = 落とした情報量」として数字で出す。
Args:
points: (N, 3) の (z, y, x)。
Returns:
(N, 2) float64 の (u, v) = (x, y)。
Raises:
ValueError: 形状不正 / 非有限。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした reprconv の op `points_zyx_to_keypoints_uv。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。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50 tb_points_zyx_to_keypoints_uv 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op points_zyx_to_keypoints_uv を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
keypoints を入力に取れる)identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d
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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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