typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_cutout", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_cutout: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_cutout: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
공간상의 축 정렬 박스 영역을 제거하고 (kept, kept_idx)를 반환한다(국소 결측 모사).
기존 점 하나를 균일 샘플해 중심으로 삼고, 변 길이 extent(스칼라=정육면체, 또는 (3,)=축별 변 길이)의 박스 안의 점을 모두 제거한다. 중심점 자신이 반드시 들어가므로최소 1점은 제거된다. 제거된 점은 반드시 변 길이 extent의 박스에 들어간다(공간적으로국소적 = 랜덤 산포와 구별 가능). kept == points[kept_idx], extent > 0.
extent에 양이 아닌 값이나 (3,) 이외의 형상을 넘기면 ValueError. 빈 입력은 빈 것과 빈인덱스를 반환한다. 중심은 rng.integers(n)으로 고르는 점이므로 seed가 같아도 점의배열이 바뀌면 다른 곳이 빠진다. 박스 판정은 |P - center| <= extent/2의 닫힌 구간. 제거 점 수는 밀도에 따르며, extent를 점군 크기보다 크게 하면 모든 점이 사라진다. 반환값은 (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)), 순서는 원래대로. 균일한 결손은 random_dropout.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op cutout. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. 이 op에는 조정할 매개변수가 없으며 a도 b도 쓰이지 않는다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50 tb_cutout 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op cutout를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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