tb_elastic_deform — 2D typed op

• データ種: points → points

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

使い方

滑らかな乱数変位場で弾性変形(相関距離 `sigma, RMS 振幅 alpha`)。

各点に独立ガウス乱数ベクトルを置き、空間ガウス重み `exp(-d²/2σ²)` で平滑化した

変位場を生成する(近接点は coherent に動く)。場は RMS を 1 に正規化してから

`alpha 倍するので、変位の RMS ノルムはちょうど alpha になる(σ→∞` で場は

定数=剛体並進, `σ→0` で各点独立)。非剛体な物体変形/柔軟物の学習に。

注意(honest): 近傍探索は `cKDTree.query_pairs(r=3σ)。σ` が雲の直径に近いほど

ペア数は O(N²) に近づくため、大規模雲では `σ` を局所スケールに保つこと。

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