typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_random_scale", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_random_scale: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_random_scale: andere Eingaben (Doku-Website)
Wendet eine gleichverteilte Skalierung s ~ U(lo, hi) um den Ursprung an und gibt (scaled, s) zurück.
scaled = points * s. Die bbox-Diagonale wird genau s-mal so lang (da s > 0, werden max/min beide mit s skaliert → auch die Diagonale ‖max-min‖ wird s-mal so lang). Bringt Schwankungen der Objektskala (Abstand / Sensorvergrößerung) ins Training. Verlangt 0 < lo <= hi (fail-closed).
lo <= 0 oder hi < lo ergibt ValueError (lo == hi ist erlaubt und liefert stets s = lo). Die Skalierung erfolgt um den Ursprung; liegt die Wolke abseits des Ursprungs, wandert auch der Schwerpunkt an die s-fache Position (Position und Größe ändern sich zugleich). Soll sich nur die Größe ändern, zuvor den Schwerpunkt in den Ursprung verschieben. s ist ein Python-float, die zurückgegebene Punktwolke float64. Deterministisch über seed. Leere Eingabe liefert leer.
Die 3d-Op random_scale, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_random_scale 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op random_scale auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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