tb_pc_poisson_disk — 2D typed op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_pc_poisson_disk", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図なし: この op は points を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

使い方

ブルーノイズ間引き（blue-noise thinning）: どの 2 点も *radius* より近づかないよう貪欲法で点を残す（`points`）。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

Points are visited in a seeded random order; a point is kept if no kept

point lies within *radius* (cKDTree ball query). Dense regions are thinned

to the radius, sparse regions (spacing already > radius) are kept whole —

unlike a voxel grid, which also moves points to cell centroids.

Typed bridge of the 3d op `pc_poisson_disk into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal

同カテゴリ(typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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