typed op• 数据种类:points → signal
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_farthest_point_sampling", 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])
*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。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ tb_farthest_point_sampling: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
*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_farthest_point_sampling: 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_farthest_point_sampling: 其他输入图像 (文档网站)
基于测地距离的最远点采样（均匀抽稀）。→ 所选索引数组 (n,) int。
以 start 为第一个代表点,每次追加 1 个“到已选点集合的测地距离最大的点”的贪心法(FPS)。距离用 knn_graph(points, k) 的无向 kNN 图上的 Dijkstra 测量,到已选集合的距离以各代表点单源距离的逐元素最小值 mind 保存,每增加 1 个代表点就用 mind = min(mind, d_new) 更新。每 1 个代表点运行 1 次 Dijkstra,因此计算量为 n 次的单源最短路。不使用随机数,是确定性的。
• points: (N,3) 点云。n: 想要的点数。超过 N 时取为 N,为负时取为 0 (0 时为空数组)。
• k: kNN 图的邻域数(默认 8)。start: 第一个代表点(用 start % N 折回到范围内)。
• 返回值是按选择顺序的下标列(开头为 start)。用 points[idx] 得到代表点群。
陷阱: 图分成多个连通分量时,不可达的点距离为 inf,因此未到达的分量会被先选中(argmax 取到 inf)。会出现“先取远离的块”的行为,因此想对每个分量均匀抽稀时,先用 euclidean_cluster 等分开后再使用。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op farthest_point_sampling。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 8)。b 未使用。
• 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。
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_farthest_point_sampling 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 farthest_point_sampling。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)。
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
signal 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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