typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_mls_smooth", 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_mls_smooth: 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_mls_smooth: 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_mls_smooth: दूसरी images पर output (docs site)
हर point को local polynomial surface पर project करके noise हटाता है (Moving Least Squares smoothing)।
हर point के लिए radius radius के भीतर के neighbours इकट्ठे करके, weighted PCA से local plane (normal n और tangent plane की 2 axes) estimate किया जाता है, और neighbours के "tangent plane पर coordinates (u,v) → normal की दिशा में height h" पर degree order का polynomial surface Gaussian-weighted least squares से fit किया जाता है। जिस point को देख रहे हैं वह खुद local coordinates के origin (0,0) पर है, इसलिए उसे fit किए गए surface की (0,0) पर height (= constant term) जितना normal की दिशा में खिसकाकर surface पर project किया जाता है। surface का shape बनाए रखते हुए केवल sensor noise smooth होता है।
points : array_like, shape (N, 3)
input point cloud।
radius : float
neighbourhood sphere का radius (> 0)। local surface का support।
order : int
local polynomial की degree (default 2)। terms की संख्या (order+1)(order+2)/2 है।
ndarray, shape (N, 3)
smoothing के बाद का point cloud (क्रम और points की संख्या बनी रहती है)। जिन points के neighbours polynomial के terms से कम हैं, वे अपनी जगह पर रहते हैं।
यह approximation method है। जिन points के neighbours terms से कम हैं / जिनका local plane degenerate है, वे नहीं खिसकते और अपनी मूल जगह पर रहते हैं (holes या borders पर बेकाबू न होने के लिए safety measure)। radius <= 0 पर ValueError, खाली input पर खाली लौटता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op mls_smooth। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से order (default 2) 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_mls_smooth 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op mls_smooth 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)।
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.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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