typed op• 資料種類:points → points
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_pc_density_equalize", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_pc_density_equalize: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_pc_density_equalize: stages (docs site)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_pc_density_equalize: other inputs (docs site)
先填補稀疏區域,再稀疏化密集區域:達成均勻間距(`points`)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
:func:pc_fill_sparse followed by :func:pc_poisson_disk with radius
`0.8 × spacing` (the Poisson radius is a minimum, the k-NN spacing a
typical value; 0.8 keeps the median spacing at the target). Measured on a
cloud with a 6× density contrast: p95/p5 of spacing from 4.2 to ≤ 1.6.
Typed bridge of the 3d op `pc_density_equalize into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives k (default 8); b` is unused.
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_pc_density_equalize 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 pc_density_equalize。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py
points 作為輸入)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
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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