random_scale — 3D augment op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("random_scale"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.random_scale(...) 는 선언된 out 형 points 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.random_scale.raw(...) 를 쓰거나 pcl_augment.random_scale 를 직접 호출하세요.

사용법

원점 둘레로 균일 스케일 s ~ U(lo, hi) 을 적용하고 (scaled, s) 를 돌려줍니다.

scaled = points * s. bbox 대각선 길이는 정확히 s 배가 된다(s > 0 이므로 max/min 이 모두 s 배 → 대각선 ‖max-min‖ 도 s 배). 물체 스케일의편차(거리/센서 배율)를 학습에 주입한다. 0 < lo <= hi 를 요구(fail-closed(실패 시 거부)).

lo <= 0 또는 hi < lo 는 ValueError(lo == hi 는 허용되며 항상 s = lo). 원점 주위의 확대이므로, 점군이 원점에서 떨어져 있으면 무게중심도 s 배의 위치로 움직인다(위치와크기가 동시에 바뀐다). 크기만 바꾸고 싶으면 사전에 무게중심을 원점으로 옮긴다. s 는 Python float, 반환되는 점군은 float64. seed 로 결정론적. 빈 입력은 빈 값을 반환한다.

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)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(augment)

jitter · random_rotation · random_dropout · elastic_deform · cutout

*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.