tb_cutout — 2D `typed` op

• 数据种类:points → points

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_cutout", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_cutout: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

移除一个空间上的轴对齐盒状区域，并返回 `(kept, kept_idx)`（模拟局部数据缺失）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_cutout 0.50 0.50

下面的示例调用的是底层账本算子 cutout。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_cutout — 2D typed op