typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_occupancy_grid", 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*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_occupancy_grid: 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_occupancy_grid: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
point cloud (N,3) → 3-D occupancy voxel grid bool (जिस voxel में point गिरता है वह occupied)।
bounds=((xmin,xmax),(ymin,ymax),(zmin,zmax)) grid द्वारा घेरा गया volume है, और res हर axis की voxel संख्या है (scalar = cubic res³, या हर axis के लिए लंबाई 3)। voxel half-open interval [lo+i/res*span, lo+(i+1)/res*span) है, और ऊपरी सिरे (frac==1) का point अंतिम voxel में शामिल किया जाता है। bounds से बाहर के point हटा दिए जाते हैं (उन्हें किनारे की cell में clamp करने से सीमा पर नकली obstacle जमा हो जाते हैं)। match3d.points_to_voxel density (float) बनाता है, जबकि यह planning के लिए occupancy (bool) बनाता है; यही इसकी विशेषता है।
res<=0, (N,3) न होने वाले points, या degenerate bounds पर ValueError raise होता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op occupancy_grid। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। इस op में कोई tunable parameter नहीं है; न a उपयोग होता है, न b।
• 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_occupancy_grid 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op occupancy_grid 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)।
• occupancy_esdf — py -3.11 examples_3d/occupancy_esdf.py
volume को input के रूप में लेते हैं)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
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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