typed op• 数据种类:points → keypoints
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_project", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):
▸ tb_project: stages (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ tb_project: other inputs (docs site)
通过相机 (rvec,t,K) 将 3D 点 (n,3) 投影到 2D (n,2)（透视除法）。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_project 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
下面的示例调用的是底层账本算子 project。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py
keypoints 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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