typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_random_rotation", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*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_random_rotation: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_random_rotation: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
무작위 회전을 적용하고 (rotated, R)을 반환한다(시점 변화 모사).
R는 정규직교이고 det=+1(rotated = points @ R.T = 각 점에 R을 왼쪽에서 작용, 역변환은 rotated @ R). max_angle=None이면 Shoemake 법으로 균일 랜덤 회전, max_angle을 지정하면(라디안, 기대 범위 [0, π]) 축을 구면 균일, 각을 [0, max_angle] 균일로 뽑아 회전각을 제한한다(arccos((tr R -1)/2) ≤ max_angle을 엄밀히 보장).
max_angle < 0은 ValueError, max_angle=0은 단위 행렬. 단위는 라디안(도로넘기면 자릿수가 다르게 커진다). max_angle=None의 균일 회전은 상한 π까지의 큰 회전도흔히 나오므로, 시점 변화의 범위를 좁히고 싶을 때는 max_angle을 쓴다. 회전은 원점 둘레이므로 점군이 원점에서 떨어져 있으면 무게중심도 움직인다. R의 규약 rotated = points @ R.T는 register_fpfh, register_shot가 반환하는 dst ≈ src @ R.T + t와 같은 방향이므로, 추정 결과와의 각도 오차는 arccos((tr(R_est·Rᵀ)-1)/2)로 잴 수 있다. seed로 결정론적(같은 seed면 같은 R). 반환값은 float64의 (N,3)과 (3,3).
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op random_rotation. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. 이 op에는 조정할 매개변수가 없으며 a도 b도 쓰이지 않는다.
• 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.
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_random_rotation 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op random_rotation를 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
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_retrieval — py -3.11 examples_3d/shape_retrieval.py
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
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).*
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