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

*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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*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_random_scale: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_random_scale: other inputs (docs site)
Wendet eine gleichverteilte Skalierung `s ~ U(lo, hi) um den Ursprung an und gibt (scaled, s)` zurück.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`scaled = points * s。bbox 対角長はちょうど s 倍になる(s > 0` なので
`max/min が共に s 倍 → 対角 ‖max-min‖ も s` 倍)。物体スケールの
ばらつき(距離/センサ倍率)を学習に注入する。`0 < lo <= hi` を要求(fail-closed)。
`lo <= 0 または hi < lo は ValueError(lo == hi は許され常に s = lo`)。
原点まわりの拡大なので、雲が原点から離れていれば重心も `s` 倍の位置へ動く(位置と
大きさが同時に変わる)。大きさだけ変えたいなら事前に重心を原点へ寄せる。`s` は
Python float、返り値の点群は float64。`seed` で決定論的。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 `random_scale。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。
• 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.
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_random_scale 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op random_scale auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
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
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).*
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