tb_elastic_deform — 2D `typed` op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_elastic_deform", 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)

tb_elastic_deform: input → output

*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):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

滑らかな乱数変位場で弾性変形(相関距離 `sigma, RMS 振幅 alpha`)。

各点に独立ガウス乱数ベクトルを置き、空間ガウス重み `exp(-d²/2σ²)` で平滑化した

変位場を生成する(近接点は coherent に動く)。場は RMS を 1 に正規化してから

`alpha 倍するので、変位の RMS ノルムはちょうど alpha になる(σ→∞` で場は

定数=剛体並進, `σ→0` で各点独立)。非剛体な物体変形/柔軟物の学習に。

注意(honest): 近傍探索は `cKDTree.query_pairs(r=3σ)。σ` が雲の直径に近いほど

ペア数は O(N²) に近づくため、大規模雲では `σ` を局所スケールに保つこと。

`sigma < 0 は ValueError。sigma == 0` または 1 点だけの雲では平滑化せず各点

独立の変位になる。`alpha` は検証しない(0 なら無変位、負なら場が反転するだけ)。

`seed で決定論的。返り値は float64 (N,3)` で点数・順序は保たれる(変形前後の

対応が添字で分かるので、非剛体位置合わせの誤差を直接測れる)。空入力は空を返す。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `elastic_deform。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_elastic_deform 0.50 0.50

次の例は元の台帳 op elastic_deform 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)。

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

*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)。*

tb_elastic_deform — 2D typed op