typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_resample_uniform", 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_resample_uniform: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_resample_uniform: andere Eingaben (Doku-Website)
Resamplet auf n Punkte in gleichmäßigen Abständen entlang der Bogenlänge (lineare Interpolation). → (n,3).
Nimmt mit der kumulativen Bogenlänge von arc_length als Parameter die Positionen np.linspace(0, total, n) und interpoliert x, y und z unabhängig voneinander linear mit np.interp. Die Ausgabe ist float64 (n,3). Start- und Endpunkt stimmen mit dem ersten und letzten Eingabepunkt überein; Zwischenpunkte liegen auf der Polylinie (sie gehen nicht unbedingt durch die ursprünglichen Punkte).
• n: Zahl der Ausgabepunkte. 1 ergibt nur den Startpunkt (1 Punkt), 0 ein leeres (0,3). Mehr als die Eingabe bringt keine zusätzliche Information, sondern zerteilt die Polylinie nur feiner.
• Ist die Gesamtlänge kleiner als 1e-12 (alle Punkte fallen zusammen), wird der erste Punkt n-mal dupliziert zurückgegeben.
• Die Zahl der Ausgabespalten ist auf 3 festgelegt; ist die Eingabe nicht (N,3), schlägt es mangels Spalten fehl oder überzählige Spalten werden verworfen. Es gibt keine Formprüfung.
• Geschlossene Kurven werden nicht geschlossen (der Abschnitt Ende → Start wird nicht interpoliert). Doppelte Punkte passieren np.interp zwar, aber dieser Abschnitt gilt als Länge 0.
curvature_torsion / frenet_frame verwenden Differenzen im index-Parameter; eine ungleichmäßig verteilte Punktfolge zuerst mit dieser op gleichabständig zu machen, stabilisiert die numerische Differentiation. Für glatte Interpolation fit_spline_curve.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op resample_uniform. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese op hat keine Stellpunkte; 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_resample_uniform 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op resample_uniform auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.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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