mls_smooth — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2)(구현을 직접 호출하려면 import pcl_filter; pcl_filter.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mls_smooth"))

사용법

각 점을 국소 다항 곡면으로 사영해 잡음을 떨굽니다(Moving Least Squares 평활).

점마다 반경 radius 안의 근방을 모으고, 가중 PCA로 국소 평면(법선 n과 접평면의 2 축)을 추정하여, 근방의 "접평면 위 좌표 (u,v) → 법선 방향 높이 h"에 order 차의다항식 곡면을 가우스 가중 최소제곱으로 맞춘다. 주목점 자신은 국소 좌표의 원점 (0,0) 에 해당하므로, 맞춘 곡면의 (0,0)에서의 높이(= 상수항)만큼 법선 방향으로 움직여곡면 위로 사영한다. 면의 형태는 유지한 채 센서 잡음만 고르게 할 수 있다.

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

입력 점군.

radius : float

근방 구의 반경(> 0). 국소 곡면의 서포트.

order : int

국소 다항식의 차수(기본값 2). 항의 수는 (order+1)(order+2)/2.

Returns

ndarray, shape (N, 3)

평활 후의 점군(순서·점 수는 유지). 근방이 다항식의 항 수에 못 미치는 점은 원래 위치 그대로.

Notes

근사 기법이다. 근방 수가 항 수 미만/국소 평면이 퇴화하는 점은 움직이지 않고 원래 위치를 유지한다(구멍이나 경계에서 날뛰지 않기 위한 안전책). radius <= 0은 ValueError, 빈 입력은 빈 결과를 반환한다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`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

같은 카테고리(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

mls_smooth — 3D preprocess op

사용법