tb_jitter — 2D `typed` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_jitter", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_jitter: input → output

*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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_jitter: 단계 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ tb_jitter: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

사용법

각 점에 등방성 가우시안 노이즈 N(0, sigma)를 추가한다(센서 위치 노이즈 모사).

sigma는 월드 단위의 표준편차(사용자 지정 파라미터). clip을 주면각 성분의 변위를 [-clip, clip]로 잘라낸다(튀는 변위 억제). N이 크면 잡음의평균≈0, 표준편차≈sigma가 된다. 반환값은 입력과 같은 형상 (N,3).

• sigma < 0은 ValueError. sigma == 0 또는 빈 입력은 입력의 사본을 반환한다.

• clip은 줄 경우 > 0(그 밖에는 ValueError). 자르기는 성분별이므로

변위 벡터의 길이는 최대 √3·clip.

• seed로 결정론적(np.random.default_rng(seed)). 같은 seed, 같은 형상이면 같은 잡음.

• 입력은 (N,3)의 유한값만(길이 3의 1-D는 1점으로 승격, 그 밖이나 NaN은

ValueError). 반환값은 float64.

• 위치 맞춤(register_fpfh 등)의 잡음 내성을 잴 때 sigma를 점 간격

(voxel_grid_downsample의 격자 폭 등)에 대한 비로 정하면 조건을 비교하기 쉽다.

2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op jitter. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. 이 op에는 조정할 매개변수가 없으며 a도 b도 쓰이지 않는다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

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_jitter 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op jitter를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`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).*

tb_jitter — 2D typed op

사용법