augment op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.elastic_deform(points, sigma: 'float', alpha: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.elastic_deform(points, sigma: 'float', alpha: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("elastic_deform"))
매끄러운 난수 변위장으로 탄성 변형(상관 거리 sigma, RMS 진폭 alpha).
각 점에 독립 가우스 난수 벡터를 두고, 공간 가우스 가중치 exp(-d²/2σ²) 로 평활화한변위장을 생성한다(가까운 점은 coherent 하게 움직인다). 장은 RMS 를 1 로 정규화한 뒤 alpha 배하므로, 변위의 RMS 노름은 정확히 alpha 가 된다(σ→∞ 에서 장은상수 = 강체 병진, σ→0 에서 각 점 독립). 비강체 물체 변형/유연물의 학습에.
주의(honest): 근방 탐색은 cKDTree.query_pairs(r=3σ). σ 가 점군의 지름에 가까울수록쌍 수는 O(N²) 에 가까워지므로, 대규모 점군에서는 σ 를 국소 스케일로 유지할 것.
sigma < 0 은 ValueError. sigma == 0 또는 1 점뿐인 점군에서는 평활화하지 않고 각 점독립의 변위가 된다. alpha 는 검증하지 않는다(0 이면 변위 없음, 음수면 장이 반전될 뿐). seed 로 결정론적. 반환값은 float64 (N,3) 로 점 수·순서가 유지된다(변형 전후의대응을 첨자로 알 수 있으므로, 비강체 위치 맞춤의 오차를 직접 잴 수 있다). 빈 입력은 빈 값을 반환한다.
• 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.
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_rotation · random_scale · random_dropout · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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