typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_capsule_sdf", 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_capsule_sdf: 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_capsule_sdf: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
line segment a–b को radius radius से मोटा करके बने capsule का exact signed distance field।
sdf(p) = ‖p - (a + clamp(((p-a)·(b-a))/‖b-a‖², 0, 1)·(b-a))‖ - radius। यह line segment तक की न्यूनतम दूरी ही है, इसलिए पूरे space में gradient norm 1 है (cylinder से अलग इसके सिरे गोल हैं, इसलिए कोई corner नहीं और यह exact है)। rib, piping, हड्डी, wire और tool के swept volume के approximation के लिए उपयुक्त।
argument और validation (ValueError):
• grid: अंतिम axis 3 वाला float array (..., 3)।
• a / b: core line के सिरे (3 element)। a == b हो तो sphere (sphere_sdf से मेल)।
• radius: मोटाई (ऋणात्मक अस्वीकार)।
return value: grid.shape[:-1] का float64।
उपयोग: tool की पहुँच को "क्या tool का swept volume part से टकराता है" से जाँचते समय tool को capsule के रूप में रखकर देखें कि sdf_intersect का न्यूनतम मान धनात्मक है या नहीं। trabecula, रक्त वाहिका और fibre के synthesis में भी।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op capsule_sdf। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। इस op में कोई tunable parameter 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_capsule_sdf 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op capsule_sdf 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)।
• procedural_hand — py -3.11 examples_3d/procedural_hand.py
• sdf_csg — py -3.11 examples_3d/sdf_csg.py
volume को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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