typed op• 資料種類:points → signal
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_geodesic_distances", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_geodesic_distances: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_geodesic_distances: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_geodesic_distances: 其他輸入影像 (文件網站)
從 source 到所有點的測地距離（在 kNN 圖上執行 Dijkstra）。→ (N,) float（不可達為 inf）。
把用 knn_graph(points, k) 建構的 k 近鄰圖(邊權 = 點間的 Euclid 距離 = 弦長) 以 directed=False 無向化,用 scipy.sparse.csgraph.dijkstra 求解單源最短路徑。d[i] 是從 source 到點 i 的圖上路徑長,d[source] = 0,與 source 不相連的連通元件中的點為 inf。單位與座標單位相同。
• points: (N,3) 的點雲(轉換為 float64)。
• source: 起點的索引(0..N-1 的整數。越界時 scipy 側拋出例外)。
• k: 鄰域數(預設 8)。太小則圖被分斷、inf 增多,太大則會產生直接連接相離面的「捷徑」,得到不沿曲面的距離(薄板的正反面、折回的面等)。
精度: 邊是弦長,因此會略微低估弧長,另一方面路徑的鋸齒會造成高估(參見模組 docstring 中 Bernstein 等人的夾擠評估)。若有三角網格,使用不依賴鄰域數的 geodesic_mesh。要按此距離均勻抽稀用 farthest_point_sampling。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op geodesic_distances。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 k(預設 8)。b 未使用。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_geodesic_distances 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 geodesic_distances。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
signal 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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