typed op• Datenarten: points → signal
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_farthest_point_sampling", 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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_farthest_point_sampling: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*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_farthest_point_sampling: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_farthest_point_sampling: andere Eingaben (Doku-Website)
Farthest-Point-Sampling auf Basis der geodätischen Distanz (gleichmäßige Ausdünnung). → Array der ausgewählten Indizes (n,) int.
Ein Greedy-Verfahren (FPS), das start als ersten Repräsentanten nimmt und 1 nach dem anderen "den Punkt mit dem größten geodätischen Abstand zur Menge der bereits gewählten Punkte" hinzufügt. Abstände werden mit Dijkstra auf dem ungerichteten kNN-Graphen von knn_graph(points, k) gemessen; der Abstand zur gewählten Menge wird als elementweises Minimum mind der Einzelquellen-Abstände jedes Repräsentanten gehalten und bei jedem Hinzufügen von 1 Repräsentanten mit mind = min(mind, d_new) aktualisiert. 1 Dijkstra-Lauf pro 1 Repräsentant, der Aufwand entspricht also n Läufen kürzester Wege von einer Quelle. Es werden keine Zufallszahlen verwendet; deterministisch.
• points: (N,3)-Punktwolke. n: gewünschte Punktzahl. Werte über N werden auf N, negative auf 0 gerundet (0 ergibt ein leeres Array).
• k: Nachbarzahl des kNN-Graphen (Standard 8). start: erster Repräsentant (mit start % N in den Bereich zurückgefaltet).
• Rückgabewert ist die Indexfolge in Auswahlreihenfolge (beginnend mit start). points[idx] ergibt die Repräsentanten.
Falle: Zerfällt der Graph in mehrere Zusammenhangskomponenten, haben unerreichbare Punkte den Abstand inf, sodass nicht erreichte Komponenten zuerst gewählt werden (argmax greift inf). Das ergibt das Verhalten "entfernte Klumpen zuerst"; wer jede Komponente gleichmäßig ausdünnen will, trennt sie vorher mit euclidean_cluster o. ä.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op farthest_point_sampling. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert k (Standard 8). b wird nicht 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_farthest_point_sampling 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op farthest_point_sampling auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
signal als Eingabe)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.