typed op• データ種: points → signal
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_farthest_point_sampling", 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)
*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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ tb_farthest_point_sampling: knob a sweep (docs site)
*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):
▸ tb_farthest_point_sampling: stages (docs site)
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):
▸ tb_farthest_point_sampling: other inputs (docs site)
測地距離での最遠点サンプリング(均等間引き)。→ 選択インデックス列 (n,) int。
`start` を最初の代表点にし、「既に選んだ点集合への測地距離が最大の点」を 1 つずつ追加する
貪欲法(FPS)。距離は `knn_graph(points, k)` の無向 kNN グラフ上の Dijkstra で測り、既選択
集合への距離は各代表点の単源距離の要素ごと最小 `mind` として保持、代表点を 1 つ足すたびに
`mind = min(mind, d_new)` で更新する。代表点 1 つにつき Dijkstra 1 回なので計算量は n 回分の
単源最短路。乱数は使わず決定的。
• `points: (N,3) 点群。n: 欲しい点数。N を超えると N` に、負なら 0 に丸める
(0 なら空配列)。
• `k: kNN グラフの近傍数(既定 8)。start: 最初の代表点(start % N` で範囲内に折り返す)。
• 返り値は選んだ順の添字列(先頭が `start)。points[idx]` で代表点群になる。
罠: グラフが複数の連結成分に分かれていると、不達の点は距離 `inf` なので未到達の成分が先に
選ばれる(argmax が `inf` を拾う)。「離れた塊から先に取る」挙動になるので、成分ごとに
均等に間引きたいなら `euclidean_cluster` 等で分けてから使う。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `farthest_point_sampling。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。a が k(既定 8)を振る。b` は未使用。
• 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_farthest_point_sampling 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op farthest_point_sampling 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)。
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
signal を入力に取れる)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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