fullseye
tb_project — 2D typed op
- データ種:
points→keypoints - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_project", 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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
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):
使い方
3D 点 (n,3) をカメラ (rvec,t,K) で 2D (n,2) に射影(透視除算)。
``X_cam = R(rvec) @ X + t``、``x = K @ X_cam``、``uv = x[:2] / x[2]`` を全点まとめて計算する
(``project_points`` と同じ規約)。``rvec`` は回転ベクトル(軸 × 角 [rad]、scipy の
``Rotation.from_rotvec``)、``t`` は (3,) 並進、``K`` は (3,3) 内部行列。返り値は (n,2) float で
列 0 が u(横・列方向)、列 1 が v(縦・行方向)、単位は K に従いピクセル。
注意(検証なし): カメラ後方や像平面上の点(``Z_cam <= 0``)を弾かず、そのまま除算する。
``Z_cam = 0`` は 0 割で inf/NaN、負の Z は画像内に見える偽の座標になるので、可視性の判定は
呼び出し側で行う。形状の検証もしない(``np.asarray`` で float 化するのみ)。
``bundle_adjust`` / ``mean_reprojection_error`` の再投影残差はこの関数で作られる。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op project。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。
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_points 0.50 0.50
tb_project 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)
次の例は元の台帳 op project 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)。
- bundle_adjust —
py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py
型が繋がる次の op(keypoints を入力に取れる)
identity · tb_keypoints_uv_to_points · tb_keypoints_to_image2d
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)。
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