typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_resample_uniform", 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_resample_uniform: 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_resample_uniform: दूसरी images पर output (docs site)
Arc length के अनुसार बराबर अंतराल वाले n points पर resample (linear interpolation)। → (n,3)।
arc_length की cumulative arc length को parameter बनाकर np.linspace(0, total, n) वाली positions ली जाती हैं, और x, y, z को अलग-अलग np.interp से linear interpolate किया जाता है। output float64 (n,3) है। start और end points input के पहले और आख़िरी point से मेल खाते हैं, बीच के points polyline पर रहते हैं (ज़रूरी नहीं कि वे मूल points से गुज़रें)।
• n: output points की संख्या। 1 पर केवल start का 1 point, 0 पर खाली (0,3)। input से ज़्यादा करने पर भी जानकारी नहीं बढ़ती, बस polyline बारीक कटती है।
• कुल length 1e-12 से कम हो (सभी points एक ही जगह) तो पहले point को n बार duplicate करके लौटाया जाता है।
• output columns की संख्या 3 पर fixed है; input (N,3) न हो तो या तो columns की कमी से fail होता है या अतिरिक्त columns हटा दिए जाते हैं। shape की कोई जाँच नहीं।
• closed curve बंद नहीं होता (end → start वाला segment interpolate नहीं होता)। duplicate points होने पर भी np.interp चल जाता है, पर उस segment की length 0 मानी जाती है।
curvature_torsion / frenet_frame index parameter के differences इस्तेमाल करते हैं, इसलिए असमान spacing वाली point sequence को पहले इस op से बराबर spacing में करके देने से numerical differentiation stable होता है। smooth interpolation चाहिए तो fit_spline_curve।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op resample_uniform। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। इस op में कोई tuning point 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_resample_uniform 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op resample_uniform 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)।
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.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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