typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_plane_sdf", 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_plane_sdf: 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_plane_sdf: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
half-space (plane से कटा हुआ हिस्सा) का exact signed distance field (अंदर ऋणात्मक, बाहर धनात्मक)।
sdf(p) = (p - point) · n̂। normal n̂ जिस ओर इशारा करता है वह बाहर (धनात्मक) है, और विपरीत ओर अंदर। chamfer, cutting, या "substrate से केवल ऊपर" जैसे केवल एक ओर रखने वाले operation में उपयोग होता है। sdf_intersect को जोड़ते जाने से कोई भी convex polyhedron बन सकता है। लेकिन max से intersection corner के बाहर exact नहीं होता: 6 plane से cuboid बनाने पर occupancy (<= 0) और अंदर के मान box_sdf से पूरी तरह मेल खाते हैं, पर बाहर corner के पास अधिकतम 2.1 तक कम आँकता है (आधी भुजा 2 वाला box, grid 0.25 पर मापा गया) —— यह CSG का मानक गुण है; दूरी ही चाहिए तो box_sdf का उपयोग करें।
exactness: plane का gradient norm पूरे space में 1 होता है, इसलिए यह मान हर जगह सच्ची signed distance है (box_sdf की तरह corner पर बदलने वाला case-split ज़रूरी नहीं)।
argument और validation (ValueError):
• grid: अंतिम axis 3 वाला float array (..., 3) (grid_coords का output या point list)।
• point: plane पर 1 point (3 element)।
• normal: plane का normal (3 element, zero vector और NaN अस्वीकार)। लंबाई अपने-आप 1 पर normalise होती है, इसलिए magnitude का परिणाम पर असर नहीं (केवल दिशा मायने रखती है)।
return value: grid.shape[:-1] का float64। normal की ओर धनात्मक, विपरीत ओर ऋणात्मक, plane पर 0।
उपयोग: sdf_subtract(part, plane_sdf(g, p, n)) से "उस plane के normal वाली ओर का हिस्सा काटा जाता है"। दिशा उलटनी हो तो normal का sign उलट दें (-sdf से भी वही होता है)।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op plane_sdf। 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_plane_sdf 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op plane_sdf 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)।
• sdf_csg — py -3.11 examples_3d/sdf_csg.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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