typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_torus_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_torus_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_torus_sdf: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
torus (doughnut) का exact signed distance field (अंदर ऋणात्मक, बाहर धनात्मक)।
sdf(p) = ‖(r - major_radius, t)‖ - minor_radius (r axis से radius है, t axis की दिशा की दूरी)। core line radius major_radius का circle है और उसके चारों ओर radius minor_radius की tube लगी है, इसलिए इसे सीधे fillet (कोने की गोलाई) के analytic form के रूप में उपयोग किया जा सकता है।
argument और validation (ValueError):
• grid / center / axis: cylinder_sdf जैसे (axis donut के छेद की दिशा है)।
• major_radius: core line का radius (ऋणात्मक अस्वीकार)।
• minor_radius: tube का radius (ऋणात्मक अस्वीकार)। minor_radius >= major_radius हो तो छेद पिचक जाता है (spindle torus)। इसे अस्वीकार नहीं किया जाता, लेकिन यह केवल minor_radius < major_radius होने पर ही सटीक है (2026-10-07 सुधार: पहले यहाँ "distance field के रूप में सही" लिखा था)। भीतर, जहाँ tube axis पर खुद से overlap करती है, value का absolute मान boundary तक की सच्ची दूरी से छोटा होता है (major 1, minor 2 के केंद्र पर −1, सच्चा मान −1.73)। sign, zero level set और बाहर के value सही हैं, और भीतर का absolute मान सच्ची दूरी की निचली सीमा है, इसलिए sphere tracing के लिए इसे सुरक्षित रूप से उपयोग किया जा सकता है।
return value: grid.shape[:-1] का float64।
उपयोग: sdf_subtract से अंदरूनी कोने में fillet काटना / sdf_union से O-ring groove का आकार बनाना। केवल कोने गोल करने हों तो sdf_smooth_union आसान है, पर उसमें गोलाई का radius shape पर निर्भर करता है —— radius को design मान के रूप में रखना हो तो यह।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op torus_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_torus_sdf 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op torus_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)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.