typed op• Datenarten: points → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_superquadric_residual", 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_superquadric_residual: Stufen (Doku-Website)
Volumenkorrigiertes Gross-Boult-Residuum: mean( (sqrt(a1 a2 a3)(F^eps1 - 1))^2 ).
inside_outside(points, a, eps, R, t) liefert für jeden Punkt die Innen-Außen-Funktion F; das mittlere Quadrat des punktweisen Residuums r_i = sqrt(a1*a2*a3) * (F_i**eps1 - 1) wird als float zurückgegeben. Ein Punkt auf der Oberfläche hat F=1, also Residuum 0; innen ergibt sich ein negatives, außen ein positives Residuum (durch das Quadrieren verschwindet das Vorzeichen). Es ist dieselbe Größe, die fit_superquadric minimiert, und residual im zurückgegebenen dict ist ebenfalls dieser Wert.
• points: eine auf (N,3) umformbare Punktwolke (world-Koordinaten).
• a: Radien (a1,a2,a3). eps: Formexponenten (eps1,eps2) (für F werden beide verwendet, für das äußere F**eps1 nur eps1).
• R/t: Pose (X_body = R.T @ (X - t)). None bedeutet Einheitsrotation / Ursprung.
Numerischer Schutz: F wird auf [0, 1e12] begrenzt, und a1*a2*a3 wird vor dem sqrt auf mindestens 1e-12 angehoben (damit degenerierte Parameter kein inf/NaN ergeben; Werte nahe der Oberfläche bleiben unberührt).
Dimension: sqrt(a1 a2 a3) ist Länge hoch 3/2, F^eps1 - 1 ist dimensionslos, daher hat der Rückgabewert die Dimension Länge hoch 3 und hängt von der Skala der Punktwolke ab. Für den Vergleich unterschiedlich großer Objekte eignet er sich nicht. Dass es eine Radialabstands-Näherung statt des echten euklidischen Punkt-Oberflächen-Abstands ist und gegen Ausreißer ungeschützt ist, steht im Modul-docstring beschrieben.
Die 3d-Op superquadric_residual, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; 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_superquadric_residual 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op superquadric_residual auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• superquadric_fit — py -3.11 examples_3d/superquadric_fit.py
feature als Eingabe)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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