fullseye
tb_cutout — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_cutout", 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)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
使い方
空間的な軸平行ボックス領域を除去し (kept, kept_idx) を返す(局所欠損の模倣)。
既存の点を 1 つ一様サンプルして中心とし、辺長 ``extent``(スカラ=立方体, または
``(3,)``=各軸辺長)のボックス内の点をすべて除去する。中心点自身が必ず入るため
最低 1 点は除去される。除去点は必ず辺長 ``extent`` のボックスに収まる(空間的に
局所的 = ランダム散布とは判別可能)。``kept == points[kept_idx]``、``extent > 0``。
``extent`` に正でない値や ``(3,)`` 以外の形を渡すと ``ValueError``。空入力は空と空
インデックスを返す。中心は ``rng.integers(n)`` で選ぶ点なので、``seed`` が同じでも点の
並びが変わると別の場所が抜ける。ボックス判定は ``|P - center| <= extent/2`` の閉区間。
除去点数は密度次第で、``extent`` を雲の大きさより大きくすると全点が消える。返り値は
``(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))``、順序は元のまま。一様な欠損は
``random_dropout``。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op cutout。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b も使われない。
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。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50
tb_cutout 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
次の例は元の台帳 op cutout を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
- sensor_seg —
py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
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_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
同カテゴリ(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. 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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