fullseye
tb_gaussian_curvature — 2D typed op
- データ種:
points→signal - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_gaussian_curvature", 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
ガウス曲率 K=k1·k2(法線の反転に不変)。→ (N,)。
補足:
- ``principal_curvatures`` と同じ局所二次曲面フィットで ``k1 * k2`` を返す。符号は法線の向きに依らないため ``normals`` 引数を持たない(向き付けは常に近傍重心ヒューリスティクス)。
- 単位は 1/長さ²。半径 R の球なら ``1/R²``、円柱・平面は 0、鞍点は負(k1 と k2 が異符号)。
- ``k`` は近傍点数(既定 25、N-1 に切り詰め)。近傍が 5 点未満の点は 0。
- 楕円点(K>0)/放物点(K=0)/双曲点(K<0)の分類に使う。凸凹の区別は ``mean_curvature`` か ``shape_index`` に ``normals`` を渡して行う。
- 入力は (N,3) の点群。決定論的。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op gaussian_curvature。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 25)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_gaussian_curvature 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 gaussian_curvature 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)。
- curvature_grasp —
py -3.11 examples_3d/curvature_grasp.py - curvature_shape_index —
py -3.11 examples_3d/curvature_shape_index.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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