tb_random_scale — 2D typed op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_random_scale", 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)

*図なし: この op は points を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

使い方

一様スケール `s ~ U(lo, hi) を原点まわりに適用し (scaled, s)` を返す。

`scaled = points * s。bbox 対角長はちょうど s 倍になる(s > 0` なので

`max/min が共に s 倍 → 対角 ‖max-min‖ も s` 倍)。物体スケールの

ばらつき(距離/センサ倍率)を学習に注入する。`0 < lo <= hi` を要求(fail-closed)。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `random_scale。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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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 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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