typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_reflect_points", 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_reflect_points: 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_reflect_points: दूसरी images पर output (docs site)
point cloud को plane (point plane_point, normal plane_normal) के पार mirror करता है। → (N,3)।
हर point p के लिए plane से signed distance d = (p - plane_point) · n (n normalise किया गया normal है) ली जाती है, और p' = p - 2 d n लौटाया जाता है (Householder reflection)। plane पर के point नहीं हिलते, और plane के दोनों ओर के point आपस में बदल जाते हैं। point का क्रम बना रहता है, इसलिए p'[i] p[i] का mirror image है। coordinate की unit वही रहती है।
• points: (N,3) array (float में बदला जाता है)। shape का validation नहीं होता।
• plane_point: plane पर 1 point (3,)। plane_normal: normal (3,) (लंबाई कुछ भी, अंदर normalise होता है; sign का परिणाम पर असर नहीं पड़ता)।
सावधानी: normal को उसके norm में 1e-12 जोड़कर भाग दिया जाता है, इसलिए zero vector देने पर भी exception नहीं आता और point cloud लगभग वैसा ही लौटता है (यह fail-closed नहीं है)। reflection_symmetry_score / detect_reflection_symmetry के अंदर उपयोग के अलावा, detect किए गए symmetry plane से कमी वाली ओर भरने (mirror image को मूल point cloud से जोड़ने) वाले shape completion में भी इसका उपयोग हो सकता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op reflect_points। 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_reflect_points 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op reflect_points 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)।
• reflection_symmetry — py -3.11 examples_3d/reflection_symmetry.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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