typed op• Datenarten: points → signal
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_geodesic_distances", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_geodesic_distances: knob a sweep (docs site)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_geodesic_distances: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_geodesic_distances: other inputs (docs site)
Geodätische Distanzen von source zu allen Punkten (Dijkstra auf einem kNN-Graphen). → (N,) float (nicht erreichbare Punkte sind inf).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`knn_graph(points, k)` で作った k 近傍グラフ(辺の重み = 点間の Euclid 距離 = 弦長)を
`directed=False で無向化し、scipy.sparse.csgraph.dijkstra` で単一始点最短路を解く。
`d[i] は source から点 i までのグラフ上の経路長で d[source] = 0`、source と繋がっていない
連結成分の点は `inf`。単位は座標の単位そのまま。
• `points`: (N,3) の点群(float64 に変換)。
• `source`: 始点の添字(0..N-1 の整数。範囲外は scipy 側で例外)。
• `k: 近傍数(既定 8)。小さいとグラフが分断されて inf` が増え、大きいと離れた面どうしを
直結する「近道」が生まれて曲面に沿わない距離になる(薄い板の表裏、折り返した面など)。
精度: 辺が弦長なので弧をわずかに過小評価する一方、経路のジグザグが過大評価を生む(モジュール
docstring の Bernstein らの挟み込み評価を参照)。三角メッシュがあるなら近傍数に依存しない
`geodesic_mesh を使う。この距離で均等に間引くには farthest_point_sampling`。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `geodesic_distances。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。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_geodesic_distances 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op geodesic_distances auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
signal als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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