typed op• 데이터 종류: points → keypoints
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_project", 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_project: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_project: other inputs (docs site)
카메라 (rvec,t,K)를 사용해 3D 점 (n,3)을 2D (n,2)로 투영한다(원근 나눗셈).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`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。
• 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_points 0.50 0.50 tb_project 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op project를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py
keypoints 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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