typed op• Data kinds: points → feature
• Call: fullseye.apply(img, "tb_superquadric_residual", 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_superquadric_residual: stages का figure (docs site)
Gross-Boult volume-corrected residual mean( (sqrt(a1 a2 a3)(F^eps1 - 1))^2 )।
inside_outside(points, a, eps, R, t) से हर point का inside-outside function F निकाला जाता है, और हर point के residual r_i = sqrt(a1*a2*a3) * (F_i**eps1 - 1) का mean square float के रूप में लौटाया जाता है। surface पर के point पर F=1 होता है, इसलिए residual 0 होता है; अंदर के point का residual ऋणात्मक और बाहर के point का धनात्मक होता है (square करने से sign मिट जाता है)। fit_superquadric जिस quantity को minimize करता है यह वही है, और लौटाए गए dict का residual भी यही मान है।
• points: (N,3) में reshape हो सकने वाला point cloud (world coordinates)।
• a: radius (a1,a2,a3)। eps: shape exponent (eps1,eps2) (F की गणना में दोनों, बाहरी F**eps1 में केवल eps1 उपयोग होता है)।
• R/t: pose (X_body = R.T @ (X - t))। None हो तो identity rotation / origin।
Numerical सुरक्षा: F को [0, 1e12] में clip किया जाता है, और a1*a2*a3 को कम से कम 1e-12 तक बढ़ाकर sqrt लिया जाता है (ताकि degenerate parameter से inf/NaN न बने; surface के पास के मानों पर असर नहीं पड़ता)।
Dimension: sqrt(a1 a2 a3) लंबाई की घात 3/2 है और F^eps1 - 1 dimensionless है, इसलिए return value की dimension लंबाई की घात 3 होती है और यह point cloud के scale पर निर्भर करती है। अलग-अलग आकार की वस्तुओं की तुलना के लिए यह उपयुक्त नहीं है। यह सच्ची point-surface Euclidean distance नहीं बल्कि radial distance approximation है, और outlier से इसकी कोई सुरक्षा नहीं है, यह module docstring में बताया गया है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op superquadric_residual। 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_superquadric_residual 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op superquadric_residual 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)।
• superquadric_fit — py -3.11 examples_3d/superquadric_fit.py
feature को input के रूप में लेते हैं)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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