typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_voxel_grid_downsample", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_voxel_grid_downsample: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_voxel_grid_downsample: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
변의 길이가 voxel_size인 격자로 점군을 솎아내고, 각 셀을 무게중심 1점으로 집약한다(결정론적).
공간을 한 변 voxel_size의 입방체 셀로 나누고, 같은 셀에 떨어진 점을 그 무게중심 1점으로 대표시킨다. 밀도 얼룩을 고르게 하고, 하류(ICP·특징량)의 계산량을 점 수로 억제하는 표준 기법. 출력 순서는 복셀 좌표의 사전순으로 고정(같은 입력이면 항상 같은 출력=결정론적).
points : array_like, shape (N, 3)
입력 점군.
voxel_size : float
셀의 한 변(> 0). 클수록 강하게 솎아낸다.
ndarray, shape (M, 3)
각 점유 셀의 무게중심(M <= N). 모두 입력의 축 평행 bounding box 안에 들어간다.
voxel_size <= 0은 ValueError. 빈 입력은 빈 (0,3)을 반환한다(graceful). 무게중심은 셀 안 점의 평균이므로 반드시 입력 점의 볼록 껍질(따라서 bbox) 안에 들어간다.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op voxel_grid_downsample. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. 이 op에는 조정점이 없으며, a도 b도 쓰이지 않는다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50 tb_voxel_grid_downsample 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op voxel_grid_downsample를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
points 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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