tb_cutout — 2D `typed` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_cutout", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_cutout: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

移除一個空間上的軸對齊方塊區域，並回傳 `(kept, kept_idx)`（模擬局部資料缺失）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_cutout 0.50 0.50

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 cutout。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tb_cutout — 2D typed op