tb_gaussian_curvature — 2D `typed` op

• 数据种类:points → signal

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_gaussian_curvature", 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])

tb_gaussian_curvature: input → output

*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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

*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):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

高斯曲率 K=k1·k2（对法线翻转不变）。→ (N,)。

补充:

• 用与 principal_curvatures 相同的局部二次曲面拟合返回 k1 * k2。符号不依赖法线朝向,因此没有 normals 参数(朝向总是用邻域质心启发式)。

• 单位为 1/长度²。半径 R 的球为 1/R²,圆柱、平面为 0,鞍点为负(k1 与 k2 异号)。

• k 是邻域点数(默认 25,截为 N-1)。邻域少于 5 点的点为 0。

• 用于椭圆点(K>0)/抛物点(K=0)/双曲点(K<0)的分类。凸凹的区分通过给 mean_curvature 或 shape_index 传入 normals 来进行。

• 输入为 (N,3) 的点云。确定性。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op gaussian_curvature。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 25)。b 未使用。

• 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。

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_gaussian_curvature 0.50 0.50

下面的示例调用的是底层账本算子 gaussian_curvature。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)。

• curvature_grasp — py -3.11 examples_3d/curvature_grasp.py

• curvature_shape_index — py -3.11 examples_3d/curvature_shape_index.py

*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)。*

tb_gaussian_curvature — 2D typed op