typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_cutout", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 points를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
공간상의 축 정렬 박스 영역을 제거하고 `(kept, kept_idx)`를 반환한다(국소 결측 모사).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
既存の点を 1 つ一様サンプルして中心とし、辺長 `extent`(スカラ=立方体, または
`(3,)`=各軸辺長)のボックス内の点をすべて除去する。中心点自身が必ず入るため
最低 1 点は除去される。除去点は必ず辺長 `extent` のボックスに収まる(空間的に
局所的 = ランダム散布とは判別可能)。`kept == points[kept_idx]、extent > 0`。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `cutout。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。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• (아직 없음)
points 를 입력으로 받는 것)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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