typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_elastic_deform", 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_elastic_deform: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_elastic_deform: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
매끄러운 무작위 변위장으로 탄성 변형을 수행한다(상관 거리 sigma, RMS 진폭 alpha).
각 점에 독립 가우스 난수 벡터를 두고, 공간 가우스 가중치 exp(-d²/2σ²)로 평활화한변위장을 생성한다(가까운 점은 coherent하게 움직인다). 장은 RMS를 1로 정규화한 뒤 alpha배 하므로 변위의 RMS 노름은 정확히 alpha가 된다(σ→∞에서 장은상수=강체 병진, σ→0에서 각 점 독립). 비강체 물체 변형/유연물 학습에.
주의(honest): 근방 탐색은 cKDTree.query_pairs(r=3σ). σ가 점군의 지름에 가까울수록쌍의 수는 O(N²)에 가까워지므로, 대규모 점군에서는 σ를 국소 스케일로 유지할 것.
sigma < 0은 ValueError. sigma == 0 또는 1점뿐인 점군에서는 평활화하지 않고 각 점독립 변위가 된다. alpha는 검증하지 않는다(0이면 무변위, 음이면 장이 반전될 뿐). seed로 결정론적. 반환값은 float64 (N,3)이며 점 수와 순서는 유지된다(변형 전후의대응을 첨자로 알 수 있으므로 비강체 위치 맞춤의 오차를 직접 잴 수 있다). 빈 입력은 빈 것을 반환한다.
2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op elastic_deform. 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_elastic_deform 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op elastic_deform를 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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