fullseye

random_scale — 3D augment op

• データ種: points → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]' (実装を直接呼ぶなら import pcl_augment; pcl_augment.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]'、台帳から引くなら ops3d.get("random_scale"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.random_scale(...) は宣言 out 型 points の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.random_scale.raw(...)、または pcl_augment.random_scale を直接呼ぶ。

使い方

一様スケール s ~ U(lo, hi) を原点まわりに適用し (scaled, s) を返す。

scaled = points * s。bbox 対角長はちょうど s 倍になる(s > 0 なので max/min が共に s 倍 → 対角 ‖max-min‖ も s 倍)。物体スケールの ばらつき(距離/センサ倍率)を学習に注入する。0 < lo <= hi を要求(fail-closed)。

lo <= 0 または hi < lo は ValueError(lo == hi は許され常に s = lo)。 原点まわりの拡大なので、雲が原点から離れていれば重心も s 倍の位置へ動く(位置と 大きさが同時に変わる)。大きさだけ変えたいなら事前に重心を原点へ寄せる。s は Python float、返り値の点群は float64。seed で決定論的。空入力は空を返す。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(augment)

jitter · random_rotation · random_dropout · elastic_deform · cutout

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Provenance: pcl_augment.py — 3D 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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