tb_estimate_alpha — 2D typed op

• Data kinds: points → feature

• Call: fullseye.apply(img, "tb_estimate_alpha", 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_estimate_alpha: stages का figure (docs site)

उपयोग

Point cloud के scale से सुझाया गया alpha लौटाता है (nearest neighbour दूरी के median पर आधारित)।

हर point की nearest neighbour distance का median m निकालकर, alpha = 1/(2m) लौटाया जाता है ताकि radius threshold 1/alpha ≈ 2m हो (पड़ोसी spacing के लगभग 2 गुना तक अनुमति)। इससे surface के पास के अच्छे tetrahedra बने रहते हैं, जबकि बहुत खिंचे हुए tetrahedra (= गड्ढे, बाहर का हिस्सा) कट जाते हैं। duplicate points की nearest neighbour distance 0 होती है, इसलिए केवल positive distances इस्तेमाल होती हैं।

Parameters

points : array_like (N,3)

Returns

alpha : float

positive finite value।

2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op estimate_alpha। 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।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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_estimate_alpha 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

नीचे के उदाहरण मूल ledger op estimate_alpha 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)।

• alpha_shape_topology — py -3.11 examples_3d/alpha_shape_topology.py

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (feature को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (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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