typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_fit_spline_curve", 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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_fit_spline_curve: knob a को बदलने का figure (docs site)
*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_fit_spline_curve: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_fit_spline_curve: दूसरी images पर output (docs site)
क्रमबद्ध 3D point sequence को B-spline से smooth करके resample करता है। → (M,3)। Noise वाले trajectory/edge को smooth करने के लिए।
scipy.interpolate.splprep/splev। smooth=0 पर interpolation, >0 पर smoothing। n = output points की संख्या (default = input की संख्या)।
splprep([x, y, z], s=smooth, k=k) से parametric B-spline fit किया जाता है (parameter u∈[0,1], scipy का default chord-length parameterisation), u = linspace(0, 1, n) पर splev से evaluate करके (n,3) float64 लौटाया जाता है। u बराबर spacing में है, इसलिए output points arc length में ठीक-ठीक बराबर spacing में नहीं होते (arc length में बराबर spacing चाहिए तो परिणाम को resample_uniform से गुज़ारें)।
• smooth: scipy की smoothing condition s। residuals के squares का योग s या कम रहे, ऐसे सबसे कम knots से fit होता है। 0 पर सभी points से गुज़रने वाला interpolation, जितना बड़ा उतना smooth (unit coordinates का square)।
• k: spline degree (default 3)। points की संख्या N, k या उससे कम हो तो ValueError।
• n: output points की संख्या। None पर input points की संख्या।
• input को index क्रम में लगा (N,3) माना जाता है; points की संख्या के अलावा shape की कोई जाँच नहीं।
noisy edge point sequences या trajectories को smooth करके curvature_torsion / frenet_frame को देने से पहले के stage के रूप में इस्तेमाल होता है। tck साथ रखना हो तो fit_bspline_curve / eval_bspline_curve।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op fit_spline_curve। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से k (default 3) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।
• 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।
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_fit_spline_curve 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op fit_spline_curve 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)।
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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