tb_shape_perturb — 2D typed op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_shape_perturb", 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_shape_perturb: 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。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):

▸ tb_shape_perturb: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):

▸ tb_shape_perturb: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

階段(前置運算子 → 本運算子,由左至右):

▸ tb_shape_perturb: 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_shape_perturb: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

對形狀施加 1 個已知的變形。→ (N, 3)。

mode:

• "bulge" —— 在 *center* 周圍依高斯權重向外鼓起。只加在一側,就成為左右不對稱性的真值。

• "shift" —— 朝 *center* 方向均勻平移(Procrustes 會消除的成分)。

• "scale" —— 均勻放大(scaling=True 的 Procrustes 會消除的成分)。

• "noise" —— 等向性高斯雜訊(任何方法都消除不了的下限)。

設置這 4 種,是為了能把「Procrustes 會幫你消除的變形」與「不該被消除的變形」分開測試。對位的驗算需要這種區分。

橋接到 2-D 演化註冊表的 shapestat op shape_perturb。實作相同,只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 amplitude(預設 0.05),b 調整 sigma(預設 0.4)。

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_shape_perturb 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 shape_perturb。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)。

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.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)。*

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