typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_mls_smooth", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
각 점을 국소 다항식 곡면에 투영하여 노이즈를 제거한다(Moving Least Squares 평활화).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
点ごとに半径 `radius` 内の近傍を集め、重み付き PCA で局所平面(法線 n と接平面の
2 軸)を推定し、近傍の「接平面上座標 (u,v) → 法線方向の高さ h」に order 次の
多項式曲面をガウス重み付き最小二乗で当てはめる。注目点自身は局所座標の原点 (0,0)
にあたるので、当てはめた曲面の (0,0) での高さ(= 定数項)ぶんだけ法線方向へ動かして
曲面上へ射影する。面の形は保ったままセンサノイズだけを均せる。
Parameters
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points : array_like, shape (N, 3)
入力点群。
radius : float
近傍球の半径(> 0)。局所曲面のサポート。
order : int
局所多項式の次数(既定 2)。項数は (order+1)(order+2)/2。
Returns
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ndarray, shape (N, 3)
平滑後の点群(順序・点数は保持)。近傍が多項式の項数に満たない点は原位置のまま。
Notes
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近似手法である。近傍数が項数未満/局所平面が縮退する点は動かさず原位置を維持する
(穴や境界で暴れないための安全策)。`radius <= 0` は ValueError、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 `mls_smooth。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 order(既定 2)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_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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