Imagen Aleatoria de un Lote(RandomImageFromBatch)

Descripción

El Nodo Imagen Aleatoria de un Lote (clase RandomImageFromBatch) selecciona una secuencia de cuadros de un lote de imágenes o máscaras dentro de un rango de índices seleccionado. Con randomness = 0 las selecciones están espaciadas uniformemente en el rango; con randomness = 1 son uniformemente aleatorias sin reemplazo; los valores intermedios se mezclan linealmente. La salida siempre está ordenada por índice de lote. Los índices negativos cuentan desde el final (-1 = último cuadro).

Este nodo es útil para generar un subconjunto controlado y reproducible de cuadros de un lote más grande – por ejemplo, para crear una secuencia de cuadros espaciados (skip-frame) o para seleccionar una muestra aleatoria con un espacio mínimo o máximo entre los cuadros elegidos.

Entradas

Salidas

Notas de uso

• Definición del rango: start_index y end_index definen un rango inclusivo. Si start_index > end_index, el rango está vacío y no se seleccionará ningún cuadro (la salida será un lote Vacío). Use índices negativos para referirse convenientemente a los últimos cuadros (ej., -1 para el último cuadro).
• Número de cuadros: num_frames no debe exceder el número de cuadros en el rango, de lo contrario el comportamiento no está definido (el nodo puede ajustarlo o dar error; consulte los mensajes en tiempo de ejecución).
• Comportamiento de la aleatoriedad:
  • 0.0 → Los cuadros se seleccionan a intervalos iguales (espaciado Lineal) en todo el rango. La primera selección está al inicio, la última al final.
  • 1.0 → Cada selección es uniformemente aleatoria sin reemplazo (barajar). Los resultados son reproducibles con una Semilla dada.
  • 0.5 → Los cuadros se colocan en posiciones uniformemente espaciadas, luego cada uno se desplaza con un offset aleatorio proporcional al espaciado (mezcla).
• Restricciones de distancia (min_distance, max_distance):
  • Estas restricciones se aplican después de la selección inicial (ya sea aleatoria o uniformemente espaciada). Si las restricciones entran en conflicto con num_frames y la longitud del rango, el nodo ajustará las selecciones para que sean lo más cercanas posible, ajustándose a los límites del rango.
  • Un min_distance > 0 asegura que las selecciones estén separadas. El nodo empuja las selecciones posteriores hacia adelante; la última selección puede ser más tarde que el end_index original? (En realidad, la descripción dice "las selecciones se empujan hacia adelante para satisfacer esto; las selecciones posteriores pueden ajustarse al final del rango", lo que significa que las selecciones no se extenderán más allá del rango.)
  • Un max_distance > 0 obliga a que las selecciones permanezcan juntas. El nodo acerca las selecciones hacia el inicio; si el rango es demasiado corto, el espaciado puede reducirse aún más.
  • Establecer ambos en 0 (predeterminado) desactiva las restricciones de distancia por completo.
• Semilla: La Semilla solo se usa cuando randomness > 0. Para resultados deterministas entre ejecuciones, mantenga la misma semilla y valor de aleatoriedad.
• Ordenamiento de la salida: Independientemente de cómo se realicen las selecciones (aleatorias o secuenciales), el lote devuelto siempre está ordenado por índice de cuadro, por lo que los Nodos posteriores reciben los cuadros en orden.

Ejemplos de uso

• Crear una VISTA PREVIA de baja velocidad de fotogramas: Seleccione cada N cuadros configurando randomness=0 y num_frames apropiado para la longitud del rango.
• Muestrear cuadros aleatoriamente para entrenamiento: Establezca randomness=1, un num_frames grande y opcionalmente min_distance para evitar cuadros casi idénticos.
• Espaciado uniforme con perturbación: Establezca randomness=0.3 para romper patrones regulares marcados mientras se mantiene un tempo aproximadamente consistente.