typed op• Data kinds: points → feature
• Call: fullseye.apply(img, "tb_arc_length", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_arc_length: stages का figure (docs site)
Curve की cumulative arc length और कुल लंबाई। → (cumulative (N,), total float)।
क्रमबद्ध point sequence curve (N,3) को index क्रम में polyline मानकर पड़ोसी points के बीच की Euclidean distances जोड़ी जाती हैं। cumulative[0]=0, cumulative[i] = शुरुआत से i-वें point तक की polyline length, total = cumulative[-1]। unit coordinates वाली ही है।
• input को केवल float में बदला जाता है, shape की कोई जाँच नहीं (columns की संख्या 3 न हो तब भी computation चल जाता है)।
• N=1 पर cumulative=[0.0] और total=0.0। closed curve में भी end → start वाला segment नहीं गिना जाता (बंद करना हो तो पहले point को अंत में duplicate करके दें)।
• duplicate points (distance 0 वाले segments) 0 के रूप में ही जुड़ते हैं, इसलिए cumulative monotonically non-decreasing है पर strictly increasing नहीं।
resample_uniform इसी cumulative arc length को parameter बनाकर linear interpolation करता है। curvature के arc-length integral जैसे कामों में curvature_torsion के साथ जोड़ते समय ds इन्हीं differences से लिया जाता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op arc_length। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। इस op में कोई tuning point नहीं है; न a उपयोग होता है, न b।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_arc_length 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op arc_length को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• space_curve — py -3.11 examples_3d/space_curve.py
• torus_knot_curve — py -3.11 examples_3d/torus_knot_curve.py
feature को input के रूप में लेते हैं)typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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