tb_random_rotation — 2D `typed` op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_random_rotation", 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_random_rotation: 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):

▸ tb_random_rotation: 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_random_rotation: other inputs (docs site)

使い方

ランダム回転を適用し `(rotated, R)` を返す(視点変化の模倣)。

`R は正規直交・det=+1(rotated = points @ R.T = 各点に R` を左作用、

逆変換は `rotated @ R)。max_angle=None` なら Shoemake 法で一様ランダム回転、

`max_angle 指定(ラジアン, 期待 [0, π])なら軸を球面一様・角を [0, max_angle]`

一様に取り、回転角を制限する(`arccos((tr R -1)/2) ≤ max_angle` を厳密に保証)。

`max_angle < 0 は ValueError、max_angle=0` は単位行列。単位はラジアン(度で

渡すと桁違いに大きくなる)。`max_angle=None` の一様回転は上限 π までの大きな回転も

普通に出るので、視点変化の範囲を絞りたいときは `max_angle` を使う。回転は原点まわり

で、雲が原点から離れていれば重心も動く。`R の規約 rotated = points @ R.T` は

`register_fpfh・register_shot が返す dst ≈ src @ R.T + t` と同じ向きなので、

推定結果との角度誤差は `arccos((tr(R_est·Rᵀ)-1)/2) で測れる。seed` で決定論的

(同 seed なら同じ `R)。返り値は float64 の (N,3) と (3,3)`。

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

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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_random_rotation 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op random_rotation 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

• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py

• shape_retrieval — py -3.11 examples_3d/shape_retrieval.py

型が繋がる次の op(`points` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`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)。*

tb_random_rotation — 2D typed op

使い方