select_points — REPRCONV index op

• 데이터 종류: points × indices → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.select_points(points, indices)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.select_points(points, indices), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("select_points"))

사용법

점군 (N,3) 과 인덱스 (M,) → 부분 점군 (M,3). indices 의 소비 쪽.

indices 를 낳는 op 는 6 개나 있는데(iss_keypoints / farthest_point_sampling / alpha_shape_boundary / find_peaks / zero_crossings_funct_1d / cad_visible_faces), 첨자를 먹는 단입력 op 가 1 개도 없었다 —— 첨자는 "원래의 집합과 세트로 비로소 의미를 갖는다"므로, 단입력으로는 원리적으로 만들 수 없다. 따라서 이것은 2 입력으로 했다.

Args:

points: (N, 3).

indices: (M,) 의 음이 아닌 정수, N 미만.

Returns:

(M, 3) float64.

Raises:

ValueError: 범위 밖의 첨자 / 형태 부정 / 비유한.

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · flow_apply · points_to_gaussians

같은 카테고리(index)

indices_to_labels · labels_to_indices

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

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