fullseye
tb_estimate_alpha — 2D typed op
- データ種:
points→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_estimate_alpha", 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):
使い方
点群のスケールから推奨 alpha を返す(最近傍距離の中央値ベース)。
各点の最近傍距離の中央値 ``m`` を求め、半径しきい値 1/alpha ≈ 2m(隣接間隔の約 2 倍まで
許す)となるよう ``alpha = 1/(2m)`` を返す。これで表面付近の素性の良い四面体は残しつつ、
大きく間延びした四面体(=凹み・外側)を切り落とせる。重複点は最近傍 0 になるため正の距離のみ使う。
Parameters
----------
points : array_like (N,3)
Returns
-------
alpha : float
正の有限値。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op estimate_alpha。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_estimate_alpha 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 estimate_alpha 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)。
- alpha_shape_topology —
py -3.11 examples_3d/alpha_shape_topology.py - sfm_recon —
py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
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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