typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_elastic_deform", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_elastic_deform: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_elastic_deform: andere Eingaben (Doku-Website)
Elastische Verformung über ein glattes, zufälliges Verschiebungsfeld (Korrelationslänge sigma, RMS-Amplitude alpha).
Auf jeden Punkt wird ein unabhängiger Gaußscher Zufallsvektor gesetzt und mit dem räumlichen Gaußgewicht exp(-d²/2σ²) geglättet, was ein Verschiebungsfeld erzeugt (benachbarte Punkte bewegen sich kohärent). Das Feld wird auf RMS 1 normiert und dann mit alpha multipliziert, sodass die RMS-Norm der Verschiebung genau alpha ist (für σ→∞ ist das Feld konstant = Starrkörpertranslation, für σ→0 ist jeder Punkt unabhängig). Für nichtstarre Objektverformung / Training mit flexiblen Objekten.
Achtung (honest): Die Nachbarsuche ist cKDTree.query_pairs(r=3σ). Je näher σ dem Durchmesser der Wolke kommt, desto mehr nähert sich die Paarzahl O(N²); bei großen Wolken σ daher auf lokaler Skala halten.
sigma < 0 ergibt ValueError. Bei sigma == 0 oder einer Wolke aus nur 1 Punkt wird nicht geglättet, jeder Punkt erhält eine unabhängige Verschiebung. alpha wird nicht geprüft (0 ergibt keine Verschiebung, ein negativer Wert kehrt nur das Feld um). Deterministisch über seed. Rückgabe float64 (N,3), Punktzahl und Reihenfolge bleiben erhalten (da die Zuordnung vor und nach der Verformung über den Index bekannt ist, lässt sich der Fehler nichtstarrer Registrierung direkt messen). Leere Eingabe liefert leer.
Die 3d-Op elastic_deform, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; weder a noch b wird verwendet.
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_elastic_deform 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op elastic_deform auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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