typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_cutout", 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_cutout: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_cutout: andere Eingaben (Doku-Website)
Entfernt einen räumlichen, achsenausgerichteten Boxbereich und gibt (kept, kept_idx) zurück (Nachbildung lokal fehlender Daten).
Ein vorhandener Punkt wird gleichverteilt als Zentrum gezogen, und alle Punkte in einer Box der Kantenlänge extent (Skalar = Würfel, oder (3,) = Kantenlänge je Achse) werden entfernt. Der Zentrumspunkt selbst liegt immer darin, daher wird mindestens 1 Punkt entfernt. Die entfernten Punkte passen stets in eine Box der Kantenlänge extent (räumlich lokal = von zufälliger Streuung unterscheidbar). kept == points[kept_idx], extent > 0.
Ein nicht positiver Wert oder eine andere Form als (3,) für extent ergibt ValueError. Leere Eingabe liefert leer und leere Indizes. Das Zentrum ist ein per rng.integers(n) gewählter Punkt; auch bei gleichem seed fällt also eine andere Stelle heraus, wenn sich die Reihenfolge der Punkte ändert. Der Box-Test ist das geschlossene Intervall |P - center| <= extent/2. Die Zahl entfernter Punkte hängt von der Dichte ab; ist extent größer als die Wolke, verschwinden alle Punkte. Rückgabe:
(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)), Reihenfolge wie im Original. Für gleichverteilten Verlust random_dropout.
Die 3d-Op cutout, 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_cutout 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op cutout auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points als Eingabe)identity · 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
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).*
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