typed op• データ種: points → feature
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_arc_length", 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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*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):
▸ tb_arc_length: stages (docs site)
曲線の累積弧長と全長。→ (cumulative (N,), total float)。
順序付き点列 `curve` (N,3) を index 順に折れ線とみなし、隣接点間のユークリッド距離
を累積する。`cumulative[0]=0、cumulative[i]` = 先頭から i 番目までの折れ線長、
`total = cumulative[-1]`。単位は座標と同じ。
• 入力は `float` に変換されるだけで形状検証は無い(列数が 3 以外でも計算は通る)。
• N=1 では `cumulative=[0.0]・total=0.0`。閉曲線でも終点→始点の区間は数えない
(閉じたい場合は先頭点を末尾に複製してから渡す)。
• 重複点(距離 0 の区間)はそのまま 0 として累積されるので `cumulative` は単調非減少
だが狭義増加ではない。
`resample_uniform` はこの累積弧長をパラメータに線形補間する。曲率の弧長積分など
`curvature_torsion` と組み合わせるときの ds はこの差分から取る。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `arc_length。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。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。
• 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。
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_arc_length 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op arc_length 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)。
• space_curve — py -3.11 examples_3d/space_curve.py
• torus_knot_curve — py -3.11 examples_3d/torus_knot_curve.py
feature を入力に取れる)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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