typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_random_scale", 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_random_scale: 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_random_scale: दूसरी images पर output (docs site)
uniform scale s ~ U(lo, hi) को origin के चारों ओर लागू करता है और (scaled, s) लौटाता है।
scaled = points * s। bbox की diagonal लंबाई ठीक s गुना हो जाती है (क्योंकि s > 0, max/min दोनों s गुना → diagonal ‖max-min‖ भी s गुना)। object scale का बदलाव (दूरी / sensor magnification) training में डालता है। 0 < lo <= hi आवश्यक है (fail-closed)।
lo <= 0 या hi < lo पर ValueError (lo == hi की अनुमति है और तब हमेशा s = lo)। scaling origin के चारों ओर होता है, इसलिए cloud origin से दूर हो तो centroid भी s गुना स्थिति पर चला जाता है (स्थिति और आकार एक साथ बदलते हैं)। केवल आकार बदलना हो तो पहले centroid को origin पर लाएँ। s Python float है, लौटाया गया point cloud float64 है। seed से deterministic। खाली input पर खाली लौटता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op random_scale। 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_random_scale 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op random_scale 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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