typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_cutout", 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_cutout: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_cutout: दूसरी images पर output (docs site)
एक spatial axis-aligned box region हटाता है और (kept, kept_idx) लौटाता है (local missing data की नकल)।
किसी मौजूदा point को uniform रूप से sample करके centre बनाया जाता है, और भुजा extent (scalar = cube, या (3,) = हर axis की भुजा) वाले box के अंदर के सभी point हटाए जाते हैं। centre point स्वयं हमेशा अंदर होता है, इसलिए कम से कम 1 point हटता है। हटाए गए point हमेशा भुजा extent वाले box में आते हैं (spatially local = random बिखराव से अलग पहचाने जा सकते हैं)। kept == points[kept_idx], extent > 0।
extent में non-positive मान या (3,) के अलावा shape देने पर ValueError। खाली input पर खाली और खाली index लौटते हैं। centre rng.integers(n) से चुना गया point है, इसलिए seed समान होने पर भी point का क्रम बदलने से दूसरी जगह कटती है। box की जाँच |P - center| <= extent/2 का closed interval है। हटाए गए point की संख्या density पर निर्भर है; extent को cloud के आकार से बड़ा करने पर सभी point गायब हो जाते हैं। return value (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)) है, क्रम मूल वाला। uniform कमी के लिए random_dropout।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op cutout। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। इस op में कोई tunable parameter 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_cutout 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op cutout 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)।
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points को input के रूप में लेते हैं)identity · 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
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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