typed op• 資料種類:points → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_superquadric_residual", 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])
*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。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_superquadric_residual: 處理階段 (文件網站)
Gross-Boult 體積修正殘差：mean( (sqrt(a1 a2 a3)(F^eps1 - 1))^2 )。
以 inside_outside(points, a, eps, R, t) 求出各點的內外函數 F，將逐點殘差 r_i = sqrt(a1*a2*a3) * (F_i**eps1 - 1) 的 2 次方平均以 float 回傳。表面上的點 F=1，因此殘差為 0，內側為負、外側為正的殘差(因取 2 次方，符號消失)。與 fit_superquadric 所最小化的是同一個量，回傳 dict 中的 residual 也是這個值。
• points：可 reshape 為 (N,3) 的點雲(world 座標)。
• a：半徑 (a1,a2,a3)。eps：形狀指數 (eps1,eps2)(計算 F 時兩者都用，外層的 F**eps1 只用 eps1)。
• R/t：位姿(X_body = R.T @ (X - t))。None 時為單位旋轉 / 原點。
數值保護：F 截斷到 [0, 1e12]，a1*a2*a3 先抬高到 1e-12 以上再取 sqrt (以免退化參數產生 inf/NaN。對表面附近的值沒有影響)。
因次：sqrt(a1 a2 a3) 是長度的 3/2 次方，F^eps1 - 1 無因次，因此回傳值具有長度 3 次方的因次，取決於點雲的尺度。不適合在大小不同的物體之間比較。它不是真正的點-表面歐氏距離而是徑向距離近似，並且對離群值毫無防護，這些都如模組 docstring 所述。
橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op superquadric_residual。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。
• 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。
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_superquadric_residual 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 superquadric_residual。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)。
• superquadric_fit — py -3.11 examples_3d/superquadric_fit.py
feature 作為輸入)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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