typed op• Datenarten: points → volume
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_capsule_sdf", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_capsule_sdf: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_capsule_sdf: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Exaktes vorzeichenbehaftetes Distanzfeld einer Kapsel, die durch Aufdicken der Strecke a–b um den Radius radius entsteht.
sdf(p) = ‖p - (a + clamp(((p-a)·(b-a))/‖b-a‖², 0, 1)·(b-a))‖ - radius. Es ist genau der kürzeste Abstand zu einer Strecke, daher ist die Gradientennorm im ganzen Raum 1 (anders als beim Zylinder sind die Enden rund, es gibt keine Ecken, also exakt). Geeignet zur Näherung von Rippen, Rohrleitungen, Knochen, Drähten und dem Sweep-Volumen eines Werkzeugs.
Argumente und Prüfung (ValueError):
• grid: float-Array (..., 3) mit letzter Achse 3.
• a / b: Endpunkte der Seele (3 Elemente). Bei a == b eine Kugel (stimmt mit sphere_sdf überein).
• radius: Dicke (negativ wird abgewiesen).
Rückgabewert: float64 der Form grid.shape[:-1].
Einsatz: Prüft man die Werkzeug-Erreichbarkeit danach, "ob das Sweep-Volumen des Werkzeugs das Teil schneidet", setzt man das Werkzeug als Kapsel an und prüft, ob das Minimum von sdf_intersect positiv ist. Auch zum Synthetisieren von Trabekeln, Gefäßen und Fasern.
Die 3d-Op capsule_sdf, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_capsule_sdf 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op capsule_sdf auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• procedural_hand — py -3.11 examples_3d/procedural_hand.py
• sdf_csg — py -3.11 examples_3d/sdf_csg.py
volume als Eingabe)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.