tb_geodesic_distances — 2D `typed` op

• 数据种类:points → signal

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_geodesic_distances", 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])

tb_geodesic_distances: input → output

*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_geodesic_distances: 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_geodesic_distances: 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_geodesic_distances: 其他输入图像 (文档网站)

用法

从 source 到所有点的测地距离（在 kNN 图上运行 Dijkstra）。→ (N,) float（不可达为 inf）。

把用 knn_graph(points, k) 构建的 k 近邻图(边权 = 点间的 Euclid 距离 = 弦长) 以 directed=False 无向化,用 scipy.sparse.csgraph.dijkstra 求解单源最短路。d[i] 是从 source 到点 i 的图上路径长,d[source] = 0,与 source 不相连的连通分量中的点为 inf。单位与坐标单位相同。

• points: (N,3) 的点云(转换为 float64)。

• source: 起点的下标(0..N-1 的整数。越界时 scipy 侧抛出异常)。

• k: 邻域数(默认 8)。太小则图被分断、inf 增多,太大则会产生直接连接相离面的 “捷径”,得到不沿曲面的距离(薄板的正反面、折回的面等)。

精度: 边是弦长,因此会略微低估弧长,另一方面路径的锯齿会造成高估(参见模块 docstring 中 Bernstein 等人的夹逼评估)。若有三角网格,使用不依赖邻域数的 geodesic_mesh。要按此距离均匀抽稀用 farthest_point_sampling。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op geodesic_distances。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。

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_geodesic_distances 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 geodesic_distances。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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `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

同类别(`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)。*

tb_geodesic_distances — 2D typed op

用法