voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float')(또는 ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

사용법

변 voxel_size 의 격자로 점군을 솎아, 각 셀을 무게중심 한 점으로 집약(결정적).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

같은 카테고리(preprocess)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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