typed op• データ種: points → keypoints
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_project", 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_project: 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_project: other inputs (docs site)
3D 点 (n,3) をカメラ (rvec,t,K) で 2D (n,2) に射影(透視除算)。
`X_cam = R(rvec) @ X + t、x = K @ X_cam、uv = x[:2] / x[2]` を全点まとめて計算する
(`project_points と同じ規約)。rvec` は回転ベクトル(軸 × 角 [rad]、scipy の
`Rotation.from_rotvec)、t は (3,) 並進、K` は (3,3) 内部行列。返り値は (n,2) float で
列 0 が u(横・列方向)、列 1 が v(縦・行方向)、単位は K に従いピクセル。
注意(検証なし): カメラ後方や像平面上の点(`Z_cam <= 0`)を弾かず、そのまま除算する。
`Z_cam = 0` は 0 割で inf/NaN、負の Z は画像内に見える偽の座標になるので、可視性の判定は
呼び出し側で行う。形状の検証もしない(`np.asarray` で float 化するのみ)。
`bundle_adjust / mean_reprojection_error` の再投影残差はこの関数で作られる。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `project。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_project 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op project 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)。
• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.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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