tb_random_scale — 2D `typed` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_random_scale", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_random_scale: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ tb_random_scale: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_random_scale: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

繞原點套用均勻縮放 s ~ U(lo, hi)，並回傳 (scaled, s)。

scaled = points * s。bbox 對角線長度恰好變為 s 倍(因 s > 0，max/min 都變為 s 倍 → 對角線 ‖max-min‖ 也變為 s 倍)。向訓練中注入物體尺度的變化(距離/感測器倍率)。要求 0 < lo <= hi(fail-closed(失敗即拒絕))。

lo <= 0 或 hi < lo 為 ValueError(允許 lo == hi，此時總是 s = lo)。縮放繞原點進行，因此點雲若遠離原點，質心也會移到 s 倍的位置(位置與大小同時改變)。只想改變大小時，先把質心移到原點。s 為 Python float，回傳的點雲為 float64。由 seed 決定。空輸入回傳空。

橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op random_scale。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_random_scale 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 random_scale。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

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

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tb_random_scale — 2D typed op

用法