resolution op• Datenarten: points → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_density(points, k=8) (die Implementierung direkt: import meshres; meshres.pc_density(points, k=8); aus dem Register: ops3d.get("pc_density"))
Lokaler Abstand je Punkt und die Ungleichmäßigkeit der Wolke (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
spacing (N,) = distance to the *k*-th nearest neighbour; mean_nn (N,) = mean distance to the k neighbours; stats percentiles of both; nonuniformity = p95/p5 of spacing (1 = uniform; a regular grid gives exactly 1 and spacing = pitch·√k-shell); surface_density (N,) = k / (π·spacing²) assuming a surface-like cloud.
• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen
• 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.
• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py
table als Eingabe)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
resolution)mesh_edge_stats · mesh_detail_map · mesh_split_long_edges · mesh_isotropic_remesh · mesh_sample_points · mesh_lod_chain · mesh_select_lod · mesh_reduction_report
*Provenance: meshres.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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