tb_estimate_alpha — 2D typed op

• 数据种类:points → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_estimate_alpha", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_estimate_alpha: 处理阶段 (文档网站)

用法

根据点云的尺度返回推荐的 alpha（基于最近邻距离的中位数）。

求各点最近邻距离的中位数 m,返回 alpha = 1/(2m),使半径阈值 1/alpha ≈ 2m(允许到相邻间隔的约 2 倍为止)。这样既能保留表面附近性质良好的四面体, 又能切掉大幅拉长的四面体(=凹陷、外侧)。重复点的最近邻为 0,因此只使用正的距离。

Parameters

points : array_like (N,3)

Returns

alpha : float

正的有限值。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op estimate_alpha。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调点,a 和 b 都不使用。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_alpha 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 estimate_alpha。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• alpha_shape_topology — py -3.11 examples_3d/alpha_shape_topology.py

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.