typed op• Data kinds: points → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_farthest_point_sampling", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_farthest_point_sampling: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_farthest_point_sampling: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_farthest_point_sampling: दूसरी images पर output (docs site)
Geodesic दूरी में farthest point sampling (एकसमान कमी)। → चुने गए indices की sequence (n,) int।
start को पहला representative point बनाकर, "पहले से चुने points के set से सबसे बड़ी geodesic distance वाला point" एक-एक करके (1 बार में 1) जोड़ने वाली greedy method (FPS)। distance knn_graph(points, k) के undirected kNN graph पर Dijkstra से मापी जाती है; चुने गए set तक की distance हर representative की single-source distances के element-wise minimum mind के रूप में रखी जाती है, और हर बार 1 representative जोड़ने पर mind = min(mind, d_new) से update होती है। हर representative पर 1 Dijkstra run, इसलिए computation n बार के single-source shortest path जितना है। random numbers इस्तेमाल नहीं होते; deterministic।
• points: (N,3) point cloud। n: चाहिए उतने points। N से ज़्यादा हो तो N, negative हो तो 0 कर दिया जाता है (0 पर खाली array)।
• k: kNN graph के neighbours की संख्या (default 8)। start: पहला representative point (start % N से range में वापस लाया जाता है)।
• return value चुने गए क्रम में indices की sequence है (शुरुआत start से)। points[idx] से representative points मिलते हैं।
जाल: graph कई connected components में बँटा हो तो न पहुँचने वाले points की distance inf होती है, इसलिए न पहुँचे components पहले चुने जाते हैं (argmax inf उठा लेता है)। इससे "दूर के समूह पहले लो" वाला behaviour बनता है, इसलिए हर component को बराबर thin करना हो तो पहले euclidean_cluster आदि से अलग करके इस्तेमाल करें।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op farthest_point_sampling। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से k (default 8) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_farthest_point_sampling 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op farthest_point_sampling को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
signal को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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