typed op• Datenarten: points → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_estimate_alpha", 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_estimate_alpha: Stufen (Doku-Website)
Liefert einen empfohlenen Alpha-Wert basierend auf der Skala der Punktwolke (basierend auf dem Median des Abstands zum nächsten Nachbarn).
Bestimmt den Median m des Nächster-Nachbar-Abstands jedes Punktes und gibt alpha = 1/(2m) zurück, sodass die Radiusschwelle 1/alpha ≈ 2m beträgt (bis etwa zum 2-Fachen des Nachbarabstands zulässig). So bleiben die gutartigen Tetraeder nahe der Oberfläche erhalten, während stark gestreckte Tetraeder (= Mulden, Außenbereich) abgeschnitten werden. Doppelte Punkte haben Nächster-Nachbar-Abstand 0, daher werden nur positive Abstände verwendet.
points : array_like (N,3)
alpha : float
Ein positiver endlicher Wert.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op estimate_alpha. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese op hat keine Stellpunkte; 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_estimate_alpha 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op estimate_alpha auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• alpha_shape_topology — py -3.11 examples_3d/alpha_shape_topology.py
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
feature als Eingabe)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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