typed op• Datenarten: points → volume
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_points_to_voxel", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_points_to_voxel: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_points_to_voxel: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Punktwolke (N,3) → Dichte-Voxel (size³). Splatting per scatter_add, optional mit Gauß-Glättung.
Mit bounds=(lo,hi) lassen sich mehrere Wolken auf dasselbe Gitter legen (= Voraussetzung für das Matching).
Ablauf: Jeder Punkt wird mit idx = floor((p − lo)/(hi − lo)·(size − 1)) auf das ganzzahlige Gitter gelegt, und zu diesem voxel wird 1 addiert (Wert = Zahl der in diesen voxel gefallenen Punkte). Bei smooth > 0 wird ein gaussian mit σ=smooth (in voxel-Einheiten) als separierbare conv über 3 Achsen angewendet (Radius max(1, int(4σ + 0.5)), Ränder replicate). Die Achsenreihenfolge der Ausgabe ist genau die Spaltenreihenfolge der Punkte (points[:, 0] → Achse 0); eine Umordnung nach (depth,row,col) erfolgt nicht.
• bounds: 2 Vektoren (lo, hi) mit je 3 Dimensionen. Bei None min/max der Punktwolke selbst (das Gitter ändert sich
je Wolke, daher beim Vergleich von 2 Wolken immer dieselben bounds übergeben). Länge ungleich 3, nicht endlich oder eine Achse mit hi <= lo führt zu ValueError (die tsdf-Konvention ((xmin,xmax),...) wird als Länge 2 abgewiesen).
• Punkte außerhalb des Bereichs werden nicht verworfen, sondern auf den Rand-voxel geclippt (am Rand sammelt sich falsche Dichte). Wer sie abschneiden will,
entfernt sie vorher auf Seiten der Punktwolke.
• size: Zahl der voxel je Seite. Eine Achse mit hi − lo gleich 0 wird nur durch 1e-9 ersetzt, ohne Warnung.
• Bei leerer Punktwolke und bounds=None wirft numpys min eine Ausnahme.
• Rückgabewert: (size, size, size) float64 numpy (auch bei Berechnung auf einem device zurück auf die CPU). Die Werte sind Anzahlen
(nach dem Glätten eine gewichtete Verteilung der Anzahlen) und werden nicht normiert.
Nachgelagert: als Eingabe für match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh.
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op points_to_voxel. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese op hat keine Stellpunkte; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_points_to_voxel 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op points_to_voxel auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
volume als Eingabe)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)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 · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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