typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_random_rotation", 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_random_rotation: 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_random_rotation: दूसरी images पर output (docs site)
random rotation लागू करता है और (rotated, R) लौटाता है (viewpoint बदलाव की नकल)।
R orthonormal है और det=+1 (rotated = points @ R.T = हर point पर R बाईं ओर से लगता है, inverse rotated @ R है)। max_angle=None पर Shoemake method से uniform random rotation; max_angle देने पर (radian, अपेक्षित [0, π]) axis sphere पर uniform और angle [0, max_angle] में uniform लिया जाता है, जिससे rotation angle सीमित होता है (arccos((tr R -1)/2) ≤ max_angle की exact guarantee)।
max_angle < 0 पर ValueError, max_angle=0 पर identity matrix। unit radian है (degree में देने पर मान कई गुना बड़ा हो जाता है)। max_angle=None का uniform rotation π तक के बड़े rotation भी सामान्य रूप से देता है, इसलिए viewpoint बदलाव की सीमा घटानी हो तो max_angle का उपयोग करें। rotation origin के चारों ओर होता है, इसलिए cloud origin से दूर हो तो centroid भी हिलता है। R का convention rotated = points @ R.T register_fpfh और register_shot द्वारा लौटाए गए dst ≈ src @ R.T + t वाली दिशा का ही है, इसलिए estimate से angle error arccos((tr(R_est·Rᵀ)-1)/2) से मापा जा सकता है। seed से deterministic (समान seed पर समान R)। return value float64 के (N,3) और (3,3) हैं।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op random_rotation। 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_random_rotation 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op random_rotation 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)।
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_retrieval — py -3.11 examples_3d/shape_retrieval.py
points को input के रूप में लेते हैं)identity · 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
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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