tb_jitter — 2D `typed` op

• データ種: points → points

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

各点に等方ガウスノイズ `N(0, sigma)` を付加(センサ位置ノイズの模倣)。

`sigma はワールド単位の標準偏差(ユーザ指定パラメータ)。clip` を与えると

各成分の変位を `[-clip, clip]` に切り詰める(外れ変位の抑制)。大 N ではノイズの

平均≈0・標準偏差≈sigma となる。返り値は入力と同形状 `(N,3)`。

• `sigma < 0 は ValueError。sigma == 0` または空入力は入力のコピーを返す。

• `clip は与えるなら > 0(それ以外は ValueError`)。切り詰めは成分ごとなので

変位ベクトルの長さは最大 `√3·clip`。

• `seed で決定論的(np.random.default_rng(seed)`)。同 seed・同形状なら同じノイズ。

• 入力は `(N,3)` の有限値のみ(長さ 3 の 1-D は 1 点に昇格、それ以外や NaN は

`ValueError`)。返り値は float64。

• 位置合わせ(`register_fpfh 等)のノイズ耐性を測るとき、sigma` を点間隔

(`voxel_grid_downsample` の格子幅など)に対する比で決めると条件を比較しやすい。

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

次の例は元の台帳 op jitter 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)。

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.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_jitter — 2D typed op