random_scale — 3D augment op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]'(要直接呼叫實作,import pcl_augment; pcl_augment.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]';從台帳取用則 ops3d.get("random_scale"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.random_scale(...) 只回傳宣告的 out 型別 points 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.random_scale.raw(...),或直接呼叫 pcl_augment.random_scale。

用法

繞原點施加均勻縮放 s ~ U(lo, hi) 並回傳 (scaled, s)。

scaled = points * s。bbox 對角線長度恰好變為 s 倍(由於 s > 0, max/min 都變為 s 倍 → 對角線 ‖max-min‖ 也是 s 倍)。將物體尺度的變異(距離/感測器倍率)注入訓練。要求 0 < lo <= hi(fail-closed(失敗即拒絕))。

lo <= 0 或 hi < lo 拋出 ValueError(允許 lo == hi,此時總是 s = lo)。由於是繞原點放大,點雲遠離原點時質心也會移到 s 倍的位置(位置與大小同時改變)。若只想改變大小,請事先將質心移到原點。s 是 Python float,回傳的點雲為 float64。由 seed 決定。空輸入回傳空。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 points 作為輸入)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同類別(augment)

jitter · random_rotation · random_dropout · elastic_deform · cutout

*Provenance: pcl_augment.py — 3D 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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