random_scale — 3D `augment` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]' (die Implementierung direkt: import pcl_augment; pcl_augment.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]'; aus dem Register: ops3d.get("random_scale"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.random_scale(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs points (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.random_scale.raw(...) oder rufe pcl_augment.random_scale direkt auf.

Verwendung

Wendet eine gleichmäßige Skalierung s ~ U(lo, hi) um den Ursprung an und liefert (scaled, s).

scaled = points * s. Die bbox-Diagonale wird genau s-mal so lang (da s > 0, werden max/min beide mit s multipliziert → auch die Diagonale ‖max-min‖ wird s-fach). Bringt Schwankungen der Objektskala (Entfernung/Sensorvergrößerung) ins Training ein. Verlangt 0 < lo <= hi (fail-closed).

lo <= 0 oder hi < lo löst ValueError aus (lo == hi ist erlaubt und ergibt immer s = lo). Die Skalierung erfolgt um den Ursprung, liegt die Wolke abseits des Ursprungs, wandert ihr Schwerpunkt also an die s-fache Position (Position und Größe ändern sich gleichzeitig). Soll nur die Größe geändert werden, vorher den Schwerpunkt in den Ursprung legen. s ist ein Python float, die zurückgegebene Punktwolke float64. Deterministisch über seed. 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)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.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_dropout · elastic_deform · cutout

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

random_scale — 3D augment op