typed op• 資料種類:points → points
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_voxel_grid_downsample", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
以邊長 voxel_size 的網格對點雲進行抽稀,將每個格子聚合成一個重心點(決定性演算法)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• (尚無)
points 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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