typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_fit_spline_curve", 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_fit_spline_curve: 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_fit_spline_curve: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_fit_spline_curve: andere Eingaben (Doku-Website)
Glättet eine geordnete Folge von 3D-Punkten mit einem B-Spline und resamplet sie. → (M,3). Für die Glättung verrauschter Trajektorien/Kanten.
scipy.interpolate.splprep/splev. smooth=0 interpoliert, >0 glättet. n = Zahl der Ausgabepunkte (Standard = Zahl der Eingaben).
Passt mit splprep([x, y, z], s=smooth, k=k) einen parametrischen B-Spline an (Parameter u∈[0,1], scipys Standard-Sehnenlängenparametrisierung), wertet ihn mit splev bei u = linspace(0, 1, n) aus und gibt (n,3) float64 zurück. Da u gleichabständig ist, sind die Ausgabepunkte in der Bogenlänge nicht streng gleichabständig (wer gleiche Bogenlängenabstände braucht, schickt das Ergebnis durch resample_uniform).
• smooth: scipys Glättungsbedingung s. Angepasst wird mit den wenigsten Knoten, bei denen die Residuenquadratsumme höchstens s ist. 0 ergibt eine Interpolation durch alle Punkte; je größer, desto glatter (Einheit: Koordinaten zum Quadrat).
• k: Spline-Grad (Standard 3). ValueError, wenn die Punktzahl N höchstens k ist.
• n: Zahl der Ausgabepunkte. None bedeutet die Zahl der Eingabepunkte.
• Vorausgesetzt wird ein nach index geordnetes (N,3); außer der Punktzahl gibt es keine Formprüfung.
Dient als Vorstufe, um verrauschte Kantenpunktfolgen oder Trajektorien zu glätten, bevor sie an curvature_torsion / frenet_frame gehen. Wer tck weiterreichen will, nimmt fit_bspline_curve / eval_bspline_curve.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op fit_spline_curve. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert k (Standard 3). 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_fit_spline_curve 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op fit_spline_curve auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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