tb_voxel_grid_downsample — 2D `typed` op

• データ種: points → points

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

*図なし: この op は points を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

辺 voxel_size の格子で点群を間引き、各セルを重心 1 点に集約する(決定論的)。

空間を一辺 `voxel_size` の立方体セルに区切り、同じセルに落ちた点をその重心

1 点で代表させる。密度ムラを均し、下流(ICP・特徴量)の計算量を点数で抑える標準手法。

出力順はボクセル座標の辞書順で固定(同じ入力なら常に同じ出力=決定論的)。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

voxel_size : float

セルの一辺(> 0)。大きいほど強く間引く。

Returns

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ndarray, shape (M, 3)

各占有セルの重心(M <= N)。すべて入力の軸並行 bounding box 内に収まる。

Notes

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`voxel_size <= 0` は ValueError。空入力は空 (0,3) を返す(graceful)。

重心はセル内の点の平均なので、必ず入力点の凸包(ゆえに bbox)内に入る。

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

• 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。

• (まだありません)

*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_voxel_grid_downsample — 2D typed op