tb_estimate_alpha — 2D `typed` op

• データ種: points → feature

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

点群のスケールから推奨 alpha を返す(最近傍距離の中央値ベース)。

各点の最近傍距離の中央値 `m` を求め、半径しきい値 1/alpha ≈ 2m(隣接間隔の約 2 倍まで

許す)となるよう `alpha = 1/(2m)` を返す。これで表面付近の素性の良い四面体は残しつつ、

大きく間延びした四面体(=凹み・外側)を切り落とせる。重複点は最近傍 0 になるため正の距離のみ使う。

Parameters

----------

points : array_like (N,3)

Returns

-------

alpha : float

正の有限値。

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

次の例は元の台帳 op estimate_alpha 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)。

• alpha_shape_topology — py -3.11 examples_3d/alpha_shape_topology.py

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.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_estimate_alpha — 2D typed op