fullseye

keypoints_from_image2d — REPRCONV keypoint op

• データ種: image2d → keypoints
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0) (実装を直接呼ぶなら import reprconv; reprconv.keypoints_from_image2d(image2d, threshold=0.0)、台帳から引くなら opsreprconv.get("keypoints_from_image2d"))

使い方

計数/応答画像 (H, W) → 画像座標 (N,2) = (u, v)。往復の戻り路。

> threshold の画素を 8 近傍で連結成分に分け、各成分の強度重み付き 重心を返す。重み付きにするのは、副画素の情報が残っている応答画像 (相関ピーク等)で往復誤差を量子化以下へ落とせるようにするため。

8 近傍の連結が損失の主犯である点に注意: 隣り合う画素に落ちた 2 点は 1 つの成分に融合し、重心が 2 点の中間へ動く。selftest は 「よく離れた点だけの量子化誤差」と「融合を含む全体」を別々に測る (混ぜると量子化の理論値 0.2887 px と比較できなくなる)。

Args: image2d: (H, W) の実画像。 threshold: この値を超えた画素だけを拾う。 Returns: (N, 2) float64 の (u, v)。行順は scipy.ndimage.label のラベル順。 Raises: ValueError: 2-D でない / 非有限 / 閾値を超える画素が 1 つも無い。

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。
• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

型が繋がる次の op(keypoints を入力に取れる)

keypoints_uv_to_points · keypoints_to_image2d

同カテゴリ(keypoint)

keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_to_image2d · position_to_points · points_to_position

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Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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