typed op• Data kinds: points → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_geodesic_distances", 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_geodesic_distances: 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_geodesic_distances: 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_geodesic_distances: दूसरी images पर output (docs site)
Source से सभी points तक geodesic दूरी (kNN graph पर Dijkstra)। → (N,) float (न पहुँच सकने पर inf)।
knn_graph(points, k) से बने k-nearest-neighbour graph (edge weight = points के बीच Euclid distance = chord length) को directed=False से undirected बनाकर, scipy.sparse.csgraph.dijkstra से single-source shortest paths हल किए जाते हैं। d[i] source से point i तक graph पर path की length है, d[source] = 0, और source से न जुड़े connected components के points inf हैं। unit coordinates की unit ही है।
• points: (N,3) point cloud (float64 में बदला जाता है)।
• source: start point का index (0..N-1 का integer; range से बाहर हो तो scipy की तरफ़ exception)।
• k: neighbours की संख्या (default 8)। छोटा हो तो graph टूट जाता है और inf बढ़ते हैं; बड़ा हो तो दूर के surfaces को सीधे जोड़ने वाले "shortcuts" बनते हैं और distance surface के साथ नहीं चलती (पतली plate के आगे-पीछे, मुड़ी हुई surfaces आदि)।
accuracy: edges chords हैं, इसलिए arcs थोड़े कम आँके जाते हैं, जबकि path का zigzag उन्हें ज़्यादा आँकता है (module docstring में Bernstein et al. का sandwich bound देखें)। triangle mesh उपलब्ध हो तो neighbours की संख्या पर निर्भर न रहने वाला geodesic_mesh इस्तेमाल करें। इस distance से बराबर thinning के लिए farthest_point_sampling।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op geodesic_distances। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से k (default 8) 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_geodesic_distances 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op geodesic_distances 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)।
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
signal को input के रूप में लेते हैं)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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.