typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_jitter", 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*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_jitter: 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_jitter: दूसरी images पर output (docs site)
हर point में isotropic Gaussian noise N(0, sigma) जोड़ता है (sensor position noise की नकल)।
sigma world unit में standard deviation है (user द्वारा दिया parameter)। clip देने पर हर component का displacement [-clip, clip] तक काटा जाता है (बहुत बड़े displacement को रोकने के लिए)। बड़े N पर noise का mean ≈ 0 और standard deviation ≈ sigma होता है। return value input के समान shape (N,3) का होता है।
• sigma < 0 पर ValueError। sigma == 0 या खाली input पर input की copy लौटाई जाती है।
• clip देना हो तो > 0 होना चाहिए (अन्यथा ValueError)। काटना component-wise होता है, इसलिए
displacement vector की लंबाई अधिकतम √3·clip होती है।
• seed से deterministic (np.random.default_rng(seed))। समान seed और समान shape पर समान noise।
• input केवल (N,3) के finite मान (लंबाई 3 का 1-D 1 point में बदला जाता है; बाकी या NaN पर
ValueError)। return value float64 है।
• registration (register_fpfh आदि) की noise robustness मापते समय sigma को point spacing
(जैसे voxel_grid_downsample की grid चौड़ाई) के अनुपात में तय करने से conditions की तुलना आसान होती है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op jitter। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। इस op में कोई tunable parameter नहीं है; न a उपयोग होता है, न b।
• 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_jitter 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op jitter 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)।
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.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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