typed op• 데이터 종류: rgbimage → rgbimage
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_wetness", 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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_wetness: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_wetness: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_wetness: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_wetness: other inputs (docs site)
젖은 표면의 바탕색. 확산 반사가 어두워짐(그리고 정반사가 증가함).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
base_rgb: 乾いた状態の色 (H,W,3) または (3,)。wet: 濡れ具合(0–1)。
ior: 水膜の屈折率。
返り値: 濡れた状態の拡散色(同形)。
なぜ暗くなるか: 水膜の内側で全反射が起き、拡散光が何度も表面へ戻されて
そのたびに吸収される。近似として、乾いた反射率 ρ に対し内部反射率
Ri = 1 − (1 − Ri0)/n² 相当の再吸収を掛ける ―― 濡れた砂が黒く見える現象そのもの
(鏡面が増えるのは clearcoat_shade(coat=wet) を重ねて表す)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした optics の op `wetness。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。a が wet(既定 1)、b が ior`(既定 1.33)を振る。
• 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_rgb 0.50 0.50 tb_wetness 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op wetness를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• machined_metal_and_materials — py -3.11 examples/machined_metal_and_materials.py
rgbimage 를 입력으로 받는 것)identity · tb_sensor_capture · tb_specular_diffuse_split · tb_specular_coefficient_map · tb_specular_free_transform · tb_rgb_to_quaternion
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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