tb_jitter — 2D `typed` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_jitter", 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])

tb_jitter: input → output

*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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*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):

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):

為每個點加入各向同性高斯雜訊 N(0, sigma)（模擬感測器位置雜訊）。

sigma 是以世界單位計的標準差(使用者指定參數)。給定 clip 時，把各分量的位移截斷到 [-clip, clip](抑制離群位移)。N 很大時雜訊的平均≈0、標準差≈sigma。回傳值與輸入同形狀 (N,3)。

• sigma < 0 為 ValueError。sigma == 0 或空輸入回傳輸入的副本。

• clip 若給定須 > 0(否則 ValueError)。截斷按分量進行，因此

位移向量的長度最大為 √3·clip。

• 由 seed 決定(np.random.default_rng(seed))。相同 seed、相同形狀則雜訊相同。

• 輸入只能是 (N,3) 的有限值(長度 3 的 1-D 提升為 1 個點，其他情況或 NaN 為

ValueError)。回傳值為 float64。

• 量測對位(register_fpfh 等)的抗雜訊性時，把 sigma 定為相對點間距

(voxel_grid_downsample 的網格寬度等)的比值，便於比較條件。

橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op jitter。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。

• 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_jitter 0.50 0.50

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 jitter。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)。

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

*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)。*

tb_jitter — 2D typed op