tb_synthesize_silhouette — 2D typed op

데이터 종류: pointsimage

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

tb_synthesize_silhouette: 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_synthesize_silhouette: stages (docs site)

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

tb_synthesize_silhouette: other inputs (docs site)

사용법

3-D 점군을 (K,R,t) 카메라에 투영하여 점유 픽셀이 True인 실루엣(H,W bool)을 반환한다.

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

GT 生成用。`points (N,3) を X_cam = R X + t` で射影し、depth>0 かつ画像内に

落ちた画素を True にする。疎な点群では射影像に穴が空くため、既定で穴埋め

(`fill`, scipy.ndimage.binary_fill_holes)して中身の詰まった前景マスクにする。

さらに `dilate` 画素だけ膨張させ「pixel が少しでも物体に触れれば前景」という

被覆(coverage)意味のシルエットにする — これが visual hull の recall(物体 voxel を

取りこぼさない)を離散化誤差の下でも保証するための保守側の丸め。

Parameters

----------

points : (N, 3) array_like ワールド座標の点群(物体表面/内部のサンプル)。

K : (3, 3) 内部パラメータ。

R, t : (3, 3), (3,) ワールド->カメラの回転・並進。

size : (H, W) 出力画像サイズ。

fill : bool 射影像の穴を埋めて solid にする(既定 True)。

dilate : int 被覆マージンとして膨張させる画素数(既定 1、0 で無効)。

Returns

-------

(H, W) bool ndarray 前景 True のシルエット。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `synthesize_silhouette。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_synthesize_silhouette 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

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

space_carvingpy -3.11 examples_3d/space_carving.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

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).*

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