typed op• データ種: points → signal
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_geodesic_distances", 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_geodesic_distances: 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_geodesic_distances: 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_geodesic_distances: other inputs (docs site)
source から全点への測地距離(kNN グラフ上 Dijkstra)。→ (N,) float(不達は inf)。
`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。
• 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_geodesic_distances 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op geodesic_distances 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
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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