typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_voxel_grid_downsample", 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_voxel_grid_downsample: 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_voxel_grid_downsample: दूसरी images पर output (docs site)
भुजा voxel_size वाले grid से point cloud को कम करता है, और हर cell को centroid वाले 1 point में समेटता है (deterministic)।
space को voxel_size side वाले cubic cells में बाँटकर, एक ही cell में गिरे points को उनके centroid, यानी 1 point, से दर्शाया जाता है। density की असमानता को बराबर करने और downstream (ICP, features) के computation को point count से सीमित रखने की standard method। output का क्रम voxel coordinates के lexicographic order में तय है (एक ही input पर हमेशा वही output = deterministic)।
points : array_like, shape (N, 3)
input point cloud।
voxel_size : float
cell की side length (> 0)। जितना बड़ा, thinning उतनी ज़्यादा।
ndarray, shape (M, 3)
हर occupied cell का centroid (M <= N)। सभी input के axis-parallel bounding box के अंदर रहते हैं।
voxel_size <= 0 पर ValueError। खाली input पर खाली (0,3) लौटता है (graceful)। centroid cell के points का औसत है, इसलिए यह हमेशा input points के convex hull (और इसलिए bbox) के अंदर होता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op voxel_grid_downsample। 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_voxel_grid_downsample 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op voxel_grid_downsample 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)।
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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_mls_smooth
*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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