fullseye
tb_mls_smooth — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_mls_smooth", 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
各点を局所多項式曲面へ射影してノイズを落とす(Moving Least Squares 平滑)。
点ごとに半径 ``radius`` 内の近傍を集め、重み付き PCA で局所平面(法線 n と接平面の
2 軸)を推定し、近傍の「接平面上座標 (u,v) → 法線方向の高さ h」に order 次の
多項式曲面をガウス重み付き最小二乗で当てはめる。注目点自身は局所座標の原点 (0,0)
にあたるので、当てはめた曲面の (0,0) での高さ(= 定数項)ぶんだけ法線方向へ動かして
曲面上へ射影する。面の形は保ったままセンサノイズだけを均せる。
Parameters
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points : array_like, shape (N, 3)
入力点群。
radius : float
近傍球の半径(> 0)。局所曲面のサポート。
order : int
局所多項式の次数(既定 2)。項数は (order+1)(order+2)/2。
Returns
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ndarray, shape (N, 3)
平滑後の点群(順序・点数は保持)。近傍が多項式の項数に満たない点は原位置のまま。
Notes
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近似手法である。近傍数が項数未満/局所平面が縮退する点は動かさず原位置を維持する
(穴や境界で暴れないための安全策)。``radius <= 0`` は ValueError、空入力は空を返す。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op mls_smooth。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 order(既定 2)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_mls_smooth 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 mls_smooth 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)。
- pcl_geodesic —
py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.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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