augment op• Datenarten: points → points
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import pcl_augment; pcl_augment.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'; aus dem Register: ops3d.get("cutout"))
• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.cutout(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs points (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.cutout.raw(...) oder rufe pcl_augment.cutout direkt auf.
Entfernt eine achsenparallele Boxregion im Raum und liefert (kept, kept_idx) (simuliert lokalen Ausfall).
Zieht 1 vorhandenen Punkt gleichverteilt als Zentrum und entfernt alle Punkte in einer Box mit Seitenlänge extent (Skalar = Würfel, oder (3,) = Seitenlänge pro Achse). Der Zentrumspunkt selbst liegt immer darin, daher wird mindestens 1 Punkt entfernt. Entfernte Punkte liegen immer in einer Box mit Seitenlänge extent (räumlich lokal = von zufälliger Streuung unterscheidbar). kept == points[kept_idx], extent > 0.
Ein nicht positiver Wert oder eine andere Form als (3,) für extent löst ValueError aus. Leere Eingabe ergibt leere Ausgabe und einen leeren Index. Das Zentrum ist der mit rng.integers(n) gewählte Punkt, daher wird selbst bei gleichem seed eine andere Stelle ausgeschnitten, wenn sich die Reihenfolge der Punkte ändert. Der Box-Test ist das geschlossene Intervall |P - center| <= extent/2. Die Zahl entfernter Punkte hängt von der Dichte ab; ist extent größer als die Wolke, verschwinden alle Punkte. Rückgabewert ist (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)), in ursprünglicher Reihenfolge. Für gleichverteilte Verluste random_dropout.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points als Eingabe)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform
*Provenance: pcl_augment.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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