tb_random_scale — 2D `typed` op

• 数据种类:points → points

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_random_scale", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_random_scale: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_random_scale: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_random_scale: 其他输入图像 (文档网站)

用法

围绕原点应用均匀缩放 s ~ U(lo, hi)，并返回 (scaled, s)。

scaled = points * s。bbox 对角线长度恰好变为 s 倍(因 s > 0，max/min 都变为 s 倍 → 对角线 ‖max-min‖ 也变为 s 倍)。向训练中注入物体尺度的变化(距离/传感器倍率)。要求 0 < lo <= hi(fail-closed(失败即拒绝))。

lo <= 0 或 hi < lo 为 ValueError(允许 lo == hi，此时总是 s = lo)。缩放绕原点进行，因此点云若远离原点，质心也会移到 s 倍的位置(位置与大小同时改变)。只想改变大小时，先把质心移到原点。s 为 Python float，返回的点云为 float64。由 seed 确定。空输入返回空。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op random_scale。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调参数，a 和 b 都不使用。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_random_scale 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 random_scale。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `points` 作为输入)

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

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_random_scale — 2D typed op

用法