random_scale — 3D augment op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.random_scale(points, lo: 'float', hi: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, float]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("random_scale"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.random_scale(...) 는 **선언된 out 형 points 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.random_scale.raw(...) 를 쓰거나 pcl_augment.random_scale 를 직접 호출하세요.

사용법

원점 둘레로 균일 스케일 `s ~ U(lo, hi) 을 적용하고 (scaled, s)` 를 돌려줍니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(augment)

jitter · random_rotation · random_dropout · elastic_deform · cutout

*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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