fullseye

tb_keypoints_to_image2d — 2D typed op

• データ種: keypoints → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_keypoints_to_image2d", 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)

図なし: 型は届くが、汎用の合成入力では定義域が合わない —— 橋渡しで束縛した raster が 64×64 固定で、128×128 の点は外に落ちる。下の「実行できる例」で使い方を見ること。

使い方

画像座標 (N,2) = (u, v) → 計数画像 (H, W)。keypoints の 2 つ目の出口。

``round(v)`` を行、``round(u)`` を列として 1 ずつ加算する。**画素格子への
量子化が損失**で、:func:`keypoints_from_image2d` と往復すると位置が
最大 0.5 画素ずれる(よく離れた 225 点での実測: **軸あたり** RMS 0.2835 px =
一様量子化の理論値 1/sqrt(12) = 0.2887 と一致。2-D 距離では sqrt(2) 倍の
0.4009 px で、理論 sqrt(2/12) = 0.4082)。
★ここも一度間違えた: 2-D 距離の実測を 1-D の理論値と並べて「0.29 のはずが
0.40 だ」と読みかけた —— 軸ごとの量と距離の量を混ぜると、正しい実装が
誤っているように見える。
近接した点は連結成分として融合するので、往復で点数も減りうる
(実測: 60 点をランダムに置くと 54 点)。

範囲外の点は**黙って捨てない** —— 捨てると「検出が減った」のか
「画像が小さすぎた」のかが区別できなくなる。

Args:
    keypoints: (N, 2) の (u, v)。
    shape: (H, W)。
Returns:
    (H, W) float64 の計数画像。
Raises:
    ValueError: 形状不正 / 非有限 / 範囲外の点がある / shape が上限超。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした reprconv の op keypoints_to_image2d。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、a も b も使われない。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op keypoints_to_image2d を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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 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)。

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

This site is open source. Improve this page.