tb_random_scale — 2D typed op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_random_scale", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

원점을 중심으로 균등 스케일 `s ~ U(lo, hi)를 적용하고 (scaled, s)`를 반환한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(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

같은 카테고리(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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