fullseye
tb_farthest_point_sampling — 2D typed op
- データ種:
points→signal - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_farthest_point_sampling", 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
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
測地距離での最遠点サンプリング(均等間引き)。→ 選択インデックス列 (n,) int。
``start`` を最初の代表点にし、「既に選んだ点集合への測地距離が最大の点」を 1 つずつ追加する
貪欲法(FPS)。距離は ``knn_graph(points, k)`` の無向 kNN グラフ上の Dijkstra で測り、既選択
集合への距離は各代表点の単源距離の要素ごと最小 ``mind`` として保持、代表点を 1 つ足すたびに
``mind = min(mind, d_new)`` で更新する。代表点 1 つにつき Dijkstra 1 回なので計算量は n 回分の
単源最短路。乱数は使わず決定的。
- ``points``: (N,3) 点群。``n``: 欲しい点数。``N`` を超えると ``N`` に、負なら 0 に丸める
(0 なら空配列)。
- ``k``: kNN グラフの近傍数(既定 8)。``start``: 最初の代表点(``start % N`` で範囲内に折り返す)。
- 返り値は選んだ順の添字列(先頭が ``start``)。``points[idx]`` で代表点群になる。
罠: グラフが複数の連結成分に分かれていると、不達の点は距離 ``inf`` なので未到達の成分が先に
選ばれる(argmax が ``inf`` を拾う)。「離れた塊から先に取る」挙動になるので、成分ごとに
均等に間引きたいなら ``euclidean_cluster`` 等で分けてから使う。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op farthest_point_sampling。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。a が k(既定 8)を振る。b は未使用。
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_farthest_point_sampling 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 farthest_point_sampling 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)。
- geodesic_distance —
py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py - pointcloud_downsampling —
py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)
identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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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