typed op• Data kinds: points → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_iss_keypoints", 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_iss_keypoints: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_iss_keypoints: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_iss_keypoints: 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_iss_keypoints: दूसरी images पर output (docs site)
ISS (Intrinsic Shape Signatures, 3D Harris के समकक्ष) keypoint detection। Local covariance के सबसे छोटे eigenvalue λ3 को saliency मानकर, केवल distinct eigenvalues (दिशा well-defined) वाले points को candidates बनाता है और NMS से विरल रूप से चुनता है। Rotation-invariant। Return value = point index array।
Arguments:
• points (N,3)। radius: saliency के लिए neighbourhood sphere का radius (point cloud वाली ही unit)।
• nms_radius: non-maximum suppression की distance। None हो तो 0.6*radius।
• gamma21 / gamma32: eigenvalue ratios λ2/λ1, λ3/λ2 की upper limit (default 0.99)। केवल वे points candidate हैं जिनमें दोनों
इससे कम हों (ratio 1 के पास = isotropic, जिनकी orientation तय नहीं होती, ऐसे points हटाए जाते हैं)।
• max_kp: लौटाने की upper limit। min_neighbors: इससे कम neighbours वाले points candidate नहीं बनते (default 8)।
प्रक्रिया: हर point पर radius के भीतर के neighbours इकट्ठे करके, जिस point को देख रहे हैं उसे origin मानकर 2nd-order moment matrix (qᵀq)/n के eigenvalues λ1≥λ2≥λ3 निकाले जाते हैं (λ1 1e-12 या कम हो तो बाहर)। λ3 को saliency मानकर descending order में scan होता है, और greedy NMS पहले से चुने गए point से nms_radius से कम दूरी वाले points हटा देता है। return value int64 point indices का array है (saliency के descending order में)। candidate न हों तो length 0। ध्यान दें: neighbours को लक्ष्य point पर centre किया जाता है (centroid पर नहीं)। plane पर स्थित point के लिए लक्ष्य point भी उसी plane पर होता है, इसलिए सिद्धांततः λ3 0 होता है, और rounding के अवशेष (λ3/λ1 ≤ 1e-9) को candidates से हटा दिया जाता है। यह हर point पर neighbourhood search करने वाला Python loop है, इसलिए दसियों हज़ार से अधिक points वाले cloud को पहले voxel_grid_downsample से कम करके इस्तेमाल करें। यह सीधे shot_descriptor के keypoint input से जुड़ता है, और register_shot इसे saliency radius 0.6*radius और NMS radius 0.3*radius के साथ बुलाता है (radius register_shot का support radius है)।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op iss_keypoints। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से gamma21 (default 0.99) और b से gamma32 (default 0.99) बदला जाता है।
• 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_iss_keypoints 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op iss_keypoints 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)।
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.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_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*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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