typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_radius_outlier_removal", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 points를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
반경 radius 이내의 이웃 수가 min_neighbors 미만인 점을 제거한다(고립점 제거).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
各点を中心に半径 `radius の球を張り、その中に居る他点の数が min_neighbors`
に満たない点を「孤立した粒」として落とす。統計的手法より局所的・直接的で、
センサの実スケールが分かっているときにしきい値を決めやすい。
Parameters
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points : array_like, shape (N, 3)
入力点群。
radius : float
近傍とみなす球の半径(> 0)。
min_neighbors : int
残すのに必要な近傍数(自分自身は数えない、既定 8)。
Returns
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filtered : ndarray, shape (M, 3)
生き残った点(元の順序を保持)。
keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)
各入力点を残すか(True=残す)。
Notes
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`radius <= 0` は ValueError。空入力は空を返す(graceful)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `radius_outlier_removal。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。a が min_neighbors(既定 8)を振る。b` は未使用。
• 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.
• (아직 없음)
points 를 입력으로 받는 것)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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