fullseye
tb_fit_spline_curve — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_fit_spline_curve", 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
順序付き 3D 点列を B スプラインで平滑し再サンプル。→ (M,3)。ノイズのある軌跡/エッジの平滑化。
scipy.interpolate.splprep/splev。smooth=0 は補間、>0 で平滑。n=出力点数(既定=入力数)。
``splprep([x, y, z], s=smooth, k=k)`` でパラメトリック B スプライン(パラメータ u∈[0,1]、
scipy 既定の弦長パラメータ化)を当て、``u = linspace(0, 1, n)`` で ``splev`` 評価した
(n,3) float64 を返す。u 等間隔なので出力点は弧長で厳密に等間隔ではない(弧長等間隔が
要るなら結果を ``resample_uniform`` に通す)。
- ``smooth``: scipy の平滑化条件 s。残差二乗和が s 以下になる最少ノットで当てる。
0 なら全点を通る補間、大きいほど滑らか(単位は座標の二乗)。
- ``k``: スプライン次数(既定 3)。点数 N が k 以下だと ``ValueError``。
- ``n``: 出力点数。None で入力点数。
- 入力は index 順に並んだ (N,3) を前提とし、形状検証は点数以外に無い。
ノイズのあるエッジ点列や軌跡を平滑してから ``curvature_torsion`` / ``frenet_frame`` に
渡す前段として使う。tck を持ち回りたい場合は ``fit_bspline_curve`` / ``eval_bspline_curve``。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op fit_spline_curve。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 3)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_fit_spline_curve 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 fit_spline_curve 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)。
- bspline_freeform —
py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.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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