tb_mls_smooth — 2D `typed` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_mls_smooth", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

tb_mls_smooth: input → output

*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_mls_smooth: 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_mls_smooth: stages (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_mls_smooth: other inputs (docs site)

Verwendung

Projiziert jeden Punkt auf eine lokale Polynomfläche, um Rauschen zu entfernen (Moving-Least-Squares-Glättung).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

点ごとに半径 `radius` 内の近傍を集め、重み付き PCA で局所平面(法線 n と接平面の

2 軸)を推定し、近傍の「接平面上座標 (u,v) → 法線方向の高さ h」に order 次の

多項式曲面をガウス重み付き最小二乗で当てはめる。注目点自身は局所座標の原点 (0,0)

にあたるので、当てはめた曲面の (0,0) での高さ(= 定数項)ぶんだけ法線方向へ動かして

曲面上へ射影する。面の形は保ったままセンサノイズだけを均せる。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

radius : float

近傍球の半径(> 0)。局所曲面のサポート。

order : int

局所多項式の次数(既定 2)。項数は (order+1)(order+2)/2。

Returns

-------

ndarray, shape (N, 3)

平滑後の点群(順序・点数は保持)。近傍が多項式の項数に満たない点は原位置のまま。

Notes

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近似手法である。近傍数が項数未満/局所平面が縮退する点は動かさず原位置を維持する

(穴や境界で暴れないための安全策)。`radius <= 0` は ValueError、空入力は空を返す。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `mls_smooth。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 order(既定 2)を振る。b` は未使用。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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_mls_smooth 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op mls_smooth auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

identity · 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

Gleiche Kategorie (`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).*

tb_mls_smooth — 2D typed op