tb_cutout — 2D `typed` op

• 数据种类:points → points

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_cutout", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_cutout: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_cutout: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_cutout: 其他输入图像 (文档网站)

用法

移除一个空间上的轴对齐盒状区域，并返回 (kept, kept_idx)（模拟局部数据缺失）。

均匀采样 1 个已有点作为中心，去除边长为 extent(标量=立方体，或 (3,)=各轴边长)的盒子内的所有点。中心点自身必定在内，因此至少去除 1 个点。去除的点必定落在边长为 extent 的盒子内(空间上局部 = 可与随机散布区分)。kept == points[kept_idx]，extent > 0。

extent 传入非正值或 (3,) 以外的形状为 ValueError。空输入返回空和空索引。中心是用 rng.integers(n) 选出的点，因此即使 seed 相同，点的排列一变，挖掉的位置也会不同。盒子判定为闭区间 |P - center| <= extent/2。去除点数取决于密度，extent 大于点云尺寸时全部点都会消失。返回值为 (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))，顺序不变。均匀缺失用 random_dropout。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op cutout。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调参数，a 和 b 都不使用。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_cutout 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 cutout。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `points` 作为输入)

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

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_cutout — 2D typed op

用法