fullseye
tb_render_point_depth — 2D typed op
- データ種:
points→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_render_point_depth", 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。
出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。
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
点群 → 深度画像(z-buffer、各画素に最近点の深度)。観測合成/外観検査サンプル。
project_points(points, K, R, t) で (u, v, z) を取り、round した画素 (row=v,
col=u) が size=(H, W) 内かつ z > 0 の点だけを、遠い順に書いて近い点で上書きする
(同一画素は最小 z が残る)。点が無い画素は 0(tsdf_from_depth / depth_to_points が
無効値として扱う規約)。返り値 (H, W) float64、単位は点の座標の単位。
- 1 点 = 1 画素なので疎な点群は穴だらけになる(
mesh_to_pointsで密にしてから)。splat 半径は無い。 Kは numpy (3,3)、R/tは省略可。 後段:depth_to_pointsで戻す、normals_from_depthで法線、tsdf_from_depth。
空の入力(points が 0 要素)は空を返す(理由: 像の大きさは size で決まっていて、点の無いフレームは普通にある。全画素が 0(無効)の深度画像が正しい答え)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op render_point_depth。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_render_point_depth 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 render_point_depth 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)。
- sfm_recon —
py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · kuwahara · unsharp · median
同カテゴリ(typed)
tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_points_render · 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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