typed op• Data kinds: points → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_alpha_shape_boundary", 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_alpha_shape_boundary: 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_alpha_shape_boundary: दूसरी images पर output (docs site)
Alpha shapes से boundary point indices लौटाता है (point cloud → boundary points)।
Delaunay tetrahedralisation के जिन tetrahedra का circumsphere radius < 1/alpha है, उनके surface triangles (boundary faces) इकट्ठे करके, उनके vertices के set को boundary points माना जाता है। solid (surface + अंदर) point cloud से केवल surface shell के points निकालने के लिए उपयुक्त है। alpha बढ़ाने पर अनुमत radius 1/alpha छोटा होता है, और boundary ज़्यादा सटी हुई (details पकड़ने वाली) बनती है।
points : array_like (N,3)
alpha : float
positive real number। radius threshold 1/alpha है। estimate_alpha से अंदाज़ा मिलता है।
boundary_point_indices : numpy.ndarray (K,) int64
points में boundary points के index (ascending, कोई duplicate नहीं)। boundary न हो तो खाली array।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op alpha_shape_boundary। 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_alpha_shape_boundary 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op alpha_shape_boundary 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)।
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
signal को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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 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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