tb_pc_density_equalize — 2D typed op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_pc_density_equalize", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

*無圖: 該運算子以 points 為輸入。從影像開始的 Studio 程式無法到達該型別，請參見下方的可執行範例。*

用法

先填補稀疏區域,再稀疏化密集區域:達成均勻間距(`points`)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

:func:pc_fill_sparse followed by :func:pc_poisson_disk with radius

`0.8 × spacing` (the Poisson radius is a minimum, the k-NN spacing a

typical value; 0.8 keeps the median spacing at the target). Measured on a

cloud with a 6× density contrast: p95/p5 of spacing from 4.2 to ≤ 1.6.

Typed bridge of the 3d op `pc_density_equalize into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives k (default 8); b` is unused.

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• (尚無)

型別可銜接的下一個運算子(可接受 points 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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