fullseye
img_to_lightfield — 2D bridge op
- データ種:
image→lightfield - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "img_to_lightfield", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
動き(GIF: フレーム / 視点 / スライスを順に。静止の図が完成形で、GIF は補助):
使い方
画像を前景/背景の 2 層に分け、視差つきの 4-D ライトフィールド (V,U,H,W) にする。
lf_synthesize と同じ前方モデルの 2 層版: 視点 (v, u) は層ごとに
(slope * (v - v_c), slope * (u - u_c)) だけ画像をずらして見る(線形補間、
縁は最近傍)。背景層は傾き 0(無限遠)、前景層(しきい値以上の画素)は傾き
slope で、前景が背景を遮蔽する(視点ごとにマスクもずらす)。
変位が角度インデックスに線形なので、EPI の傾き・リフォーカスの最良スロープ・
両端視点の視差 slope * (U - 1) がすべて閉形式で分かる。
a→ 前景の傾きslope = 1.5 * a画素/視点(a=0.5 で 0.75。5×5 なら 両端で 3 px)。b→ 前景のしきい値thr = b(img >= thrが前景。b=0.5 で明るい部分)。- 角度サンプルは
LF_ANGULAR = (5, 5)。返り値(5, 5, H, W)float64。 - 中央視点
(2, 2)は入力そのもの(ずれ 0)。
使いどころ: tb_lf_epi / tb_lf_refocus / tb_lf_depth_from_focus の入口。
深度推定の答えは「前景 = slope、背景 = 0」の 2 値。
詳しい使い方ガイド
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
- アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_lightfield 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_bridge —
py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
型が繋がる次の op(lightfield を入力に取れる)
identity · tb_lf_to_mla · tb_lf_subaperture · tb_lf_center_view · tb_lf_epi · tb_lf_refocus · tb_lf_synthetic_aperture · tb_lf_depth_from_focus
同カテゴリ(bridge)
img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_rgb
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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