tb_cutout — 2D `typed` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_cutout", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

tb_cutout: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_cutout: stages (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_cutout: other inputs (docs site)

Verwendung

Entfernt einen räumlichen, achsenausgerichteten Boxbereich und gibt `(kept, kept_idx)` zurück (Nachbildung lokal fehlender Daten).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

既存の点を 1 つ一様サンプルして中心とし、辺長 `extent`(スカラ=立方体, または

`(3,)`=各軸辺長)のボックス内の点をすべて除去する。中心点自身が必ず入るため

最低 1 点は除去される。除去点は必ず辺長 `extent` のボックスに収まる(空間的に

局所的 = ランダム散布とは判別可能)。`kept == points[kept_idx]、extent > 0`。

`extent に正でない値や (3,) 以外の形を渡すと ValueError`。空入力は空と空

インデックスを返す。中心は `rng.integers(n) で選ぶ点なので、seed` が同じでも点の

並びが変わると別の場所が抜ける。ボックス判定は `|P - center| <= extent/2` の閉区間。

除去点数は密度次第で、`extent` を雲の大きさより大きくすると全点が消える。返り値は

`(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))`、順序は元のまま。一様な欠損は

`random_dropout`。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `cutout。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。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_points 0.50 0.50
tb_cutout 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op cutout auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_cutout — 2D typed op