resolution op• Data kinds: points → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_density_equalize(points, spacing, k=8, seed=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import meshres; meshres.pc_density_equalize(points, spacing, k=8, seed=0), registry से लेना हो तो ops3d.get("pc_density_equalize"))
sparse regions को भरता है, फिर dense regions को पतला करता है: uniform spacing (points)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
pc_fill_sparse followed by pc_poisson_disk with radius 0.8 × spacing (the Poisson radius is a minimum, the k-NN spacing a typical value; 0.8 keeps the median spacing at the target). Measured on a cloud with a 6× density contrast: p95/p5 of spacing from 4.2 to ≤ 1.6.
• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py
points को input के रूप में लेते हैं)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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