augment op• Datenarten: points → points
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]' (die Implementierung direkt: import pcl_augment; pcl_augment.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]'; aus dem Register: ops3d.get("random_scale"))
• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.random_scale(...) liefert **nur den Wert des deklarierten Out-Typs points** (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.random_scale.raw(...) oder rufe pcl_augment.random_scale direkt auf.
Wendet eine gleichmäßige Skalierung `s ~ U(lo, hi) um den Ursprung an und liefert (scaled, s)`.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`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。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points als Eingabe)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_rotation · random_dropout · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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