elastic_deform — 3D `augment` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.elastic_deform(points, sigma: 'float', alpha: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import pcl_augment; pcl_augment.elastic_deform(points, sigma: 'float', alpha: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("elastic_deform"))

Verwendung

Elastische Verformung durch ein glattes zufälliges Verschiebungsfeld (Korrelationslänge sigma, RMS-Amplitude alpha).

Setzt an jeden Punkt einen unabhängigen Gaußschen Zufallsvektor und glättet ihn mit räumlichen Gauß-Gewichten exp(-d²/2σ²) zu einem Verschiebungsfeld (nahe Punkte bewegen sich coherent). Das Feld wird auf RMS 1 normiert und dann mit alpha multipliziert, daher ist die RMS-Norm der Verschiebung genau alpha (für σ→∞ wird das Feld konstant = Starrkörpertranslation, für σ→0 ist jeder Punkt unabhängig). Für nicht-starre Objektverformung / Training mit flexiblen Objekten.

Achtung (honest): Die Nachbarschaftssuche ist cKDTree.query_pairs(r=3σ). Je näher σ am Durchmesser der Wolke liegt, desto näher kommt die Anzahl der Paare O(N²); bei großen Wolken σ daher auf lokaler Skala halten.

sigma < 0 löst ValueError aus. Bei sigma == 0 oder einer Wolke aus nur 1 Punkt wird nicht geglättet, und jeder Punkt erhält eine unabhängige Verschiebung. alpha wird nicht geprüft (0 bedeutet keine Verschiebung, ein negativer Wert kehrt das Feld nur um). Deterministisch über seed. Rückgabewert ist float64 (N,3), Punktzahl und Reihenfolge bleiben erhalten (die Zuordnung vor und nach der Verformung ist über den Index bekannt, daher lässt sich der Fehler einer nicht-starren Registrierung direkt messen). Leere Eingabe ergibt leere Ausgabe.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

Gleiche Kategorie (`augment`)

jitter · random_rotation · random_scale · random_dropout · cutout

*Provenance: pcl_augment.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

elastic_deform — 3D augment op