typed op• Data kinds: points → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_gaussian_curvature", 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_gaussian_curvature: 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_gaussian_curvature: 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_gaussian_curvature: दूसरी images पर output (docs site)
Gaussian curvature K=k1·k2 (normal के उलटने पर invariant)। → (N,)।
अतिरिक्त:
• principal_curvatures वाले ही local quadric fit से k1 * k2 लौटाता है। sign normal की orientation पर निर्भर नहीं, इसलिए normals argument नहीं है (orientation हमेशा neighbourhood centroid heuristic से)।
• unit 1/length²। radius R के sphere पर 1/R², cylinder और plane पर 0, saddle point पर negative (k1 और k2 के sign उलटे)।
• k neighbour points की संख्या है (default 25, N-1 तक सीमित)। 5 से कम neighbours वाले points पर 0।
• elliptic points (K>0) / parabolic points (K=0) / hyperbolic points (K<0) के classification में उपयोग होता है। convex और concave में फ़र्क करने के लिए mean_curvature या shape_index को normals दें।
• input (N,3) point cloud है। deterministic।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op gaussian_curvature। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से k (default 25) 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_gaussian_curvature 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op gaussian_curvature 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)।
• curvature_grasp — py -3.11 examples_3d/curvature_grasp.py
• curvature_shape_index — py -3.11 examples_3d/curvature_shape_index.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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