tb_specular_free_transform — 2D `typed` op

• 데이터 종류: rgbimage → rgbimage

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

tb_specular_free_transform: 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_specular_free_transform: stages (docs site)

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

▸ tb_specular_free_transform: other inputs (docs site)

사용법

광원 방향 성분을 투영하여 제거: 하이라이트가 닿을 수 없는 이미지 부분. → (H, W, 3).

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

`I - (I.G) G for the unit illuminant colour G`. Under the dichromatic

model the interface term is `m_s * G`, so it lies entirely in the removed

direction and the result is invariant to any specular term whatsoever —

exactly, for any lobe shape, any strength, any spatial pattern. That is the

specular-invariant subspace of Mallick et al. (2005); this operator is the

projection itself, with no rotation into named channels, so it stays in RGB

and composes with the rest of the family.

Use it when the *shape* of the specular lobe is unknown or the surface is

textured — feature matching, edge detection and correlation all work in this

subspace without any of the assumptions

:func:specular_diffuse_split needs.

This is a projection, not a picture. The result loses one of three

degrees of freedom (its component along `G` is exactly zero everywhere)

and, for an image with negative values after black-level subtraction, keeps

them. It is not a displayable "highlight-removed photo" and does not claim

to be; for that, use :func:specular_diffuse_split.

Raises `ValueError: *image_rgb* is not a valid (H, W, 3)` linear

RGB image (see :func:specular_diffuse_split); *illuminant_rgb* is not a

non-zero 3-vector.

Typed bridge of the specular op `specular_free_transform 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_rgb 0.50 0.50
tb_specular_free_transform 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op specular_free_transform를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• poc_leaf_disease_area — py -3.11 examples/poc_leaf_disease_area.py

• specular_photometric — py -3.11 examples/specular_photometric.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgbimage` 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_wetness · tb_sensor_capture · tb_specular_diffuse_split · tb_specular_coefficient_map · tb_rgb_to_quaternion

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_specular_free_transform — 2D typed op

사용법