tb_superquadric_residual — 2D typed op

데이터 종류: pointsfeature

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

tb_superquadric_residual: 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_superquadric_residual: stages (docs site)

사용법

Gross-Boult 부피 보정 잔차: mean( (sqrt(a1 a2 a3)(F^eps1 - 1))^2 ).

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

`inside_outside(points, a, eps, R, t)` で各点の内外関数 F を求め、点ごとの残差

`r_i = sqrt(a1*a2*a3) * (F_i**eps1 - 1) の 2 乗平均を float で返す。表面上の点は F=1` なので

残差 0、内側は負・外側は正の残差になる(2 乗するので符号は消える)。`fit_superquadric` が

最小化しているのと同じ量で、返り dict の `residual` もこの値。

• `points`: (N,3) にリシェイプできる点群(world 座標)。

• `a: 半径 (a1,a2,a3)。eps: 形状指数 (eps1,eps2)(F の計算には両方、外側の F**eps1` には

`eps1` だけを使う)。

• `R/t: 姿勢(X_body = R.T @ (X - t))。None` なら単位回転 / 原点。

数値保護: F は [0, 1e12] にクリップし、`a1*a2*a3` は 1e-12 以上に持ち上げてから sqrt を取る

(退化パラメータで inf/NaN にならないため。表面近傍の値には影響しない)。

次元: `sqrt(a1 a2 a3) は長さの 3/2 乗、F^eps1 - 1` は無次元なので、返り値は長さの 3 乗の

次元を持ち点群のスケールに依存する。大きさの違う物体どうしの比較には向かない。真の点-表面

ユークリッド距離ではなく半径距離近似であること、外れ値に無防備なことはモジュール docstring

のとおり。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `superquadric_residual。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、ab` も使われない。

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_points 0.50 0.50
tb_superquadric_residual 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

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

superquadric_fitpy -3.11 examples_3d/superquadric_fit.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

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).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.