augment op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("jitter"))
각 점에 등방 가우스 잡음 N(0, sigma) 을 더합니다(센서 위치 잡음 모사).
sigma 는 월드 단위의 표준편차(사용자 지정 파라미터). clip 을 주면각 성분의 변위를 [-clip, clip] 로 잘라낸다(벗어난 변위 억제). 큰 N 에서는 잡음의평균≈0·표준편차≈sigma 가 된다. 반환값은 입력과 같은 형상 (N,3).
• sigma < 0 은 ValueError. sigma == 0 또는 빈 입력은 입력의 복사본을 반환한다.
• clip 은 준다면 > 0(그 외는 ValueError). 잘라내기는 성분별이므로
변위 벡터의 길이는 최대 √3·clip.
• seed 로 결정론적(np.random.default_rng(seed)). 같은 seed·같은 형상이면 같은 잡음.
• 입력은 (N,3) 의 유한값만(길이 3 의 1-D 는 1 점으로 승격, 그 외나 NaN 은
ValueError). 반환값은 float64.
• 위치 맞춤(register_fpfh 등)의 잡음 내성을 잴 때, sigma 를 점 간격
(voxel_grid_downsample 의 격자 폭 등)에 대한 비로 정하면 조건을 비교하기 쉽다.
• 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.
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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