typed op• 데이터 종류: points → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_farthest_point_sampling", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_farthest_point_sampling: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_farthest_point_sampling: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_farthest_point_sampling: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
측지 거리 기반 최원점 샘플링(균등 솎아내기). → 선택된 인덱스 배열 (n,) int.
start를 첫 대표점으로 하고, "이미 고른 점 집합까지의 측지 거리가 최대인 점"을 1개씩 추가하는탐욕법(FPS). 거리는 knn_graph(points, k)의 무향 kNN 그래프 위의 Dijkstra로 재고, 기선택집합까지의 거리는 각 대표점의 단일 시점 거리의 요소별 최솟값 mind로 유지하며, 대표점을 1개 더할 때마다 mind = min(mind, d_new)로 갱신한다. 대표점 1개당 Dijkstra 1회이므로 계산량은 n회분의단일 시점 최단 경로. 난수는 쓰지 않으며 결정적.
• points: (N,3) 점군. n: 원하는 점 수. N을 넘으면 N으로, 음수면 0으로 맞춘다(0이면 빈 배열).
• k: kNN 그래프의 근방 수(기본값 8). start: 첫 대표점(start % N으로 범위 안에 되접는다).
• 반환값은 고른 순서의 첨자열(처음이 start). points[idx]로 대표점군이 된다.
함정: 그래프가 여러 연결 성분으로 나뉘어 있으면, 도달하지 못하는 점은 거리 inf이므로 미도달 성분이 먼저선택된다(argmax가 inf를 줍는다). "떨어진 덩어리부터 먼저 취하는" 동작이 되므로, 성분마다균등하게 솎아내고 싶으면 euclidean_cluster 등으로 나눈 뒤 쓴다.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op farthest_point_sampling. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. a가 k(기본값 8)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50 tb_farthest_point_sampling 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op farthest_point_sampling를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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