radius_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8) (die Implementierung direkt: import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8); aus dem Register: ops3d.get("radius_outlier_removal"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.radius_outlier_removal(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs points (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.radius_outlier_removal.raw(...) oder rufe pcl_filter.radius_outlier_removal direkt auf.

Verwendung

Entfernt Punkte mit weniger als min_neighbors Nachbarn innerhalb von radius (Entfernung isolierter Punkte).

Legt um jeden Punkt eine Kugel mit Radius radius und verwirft Punkte, in deren Kugel weniger als min_neighbors andere Punkte liegen, als "isolierte Körner". Lokaler und direkter als das statistische Verfahren; der Schwellwert lässt sich leicht festlegen, wenn der reale Maßstab des Sensors bekannt ist.

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

Eingabe-Punktwolke.

radius : float

Radius der Kugel, die als Nachbarschaft gilt (> 0).

min_neighbors : int

Zum Behalten nötige Anzahl Nachbarn (ohne sich selbst, Standard 8).

Returns

filtered : ndarray, shape (M, 3)

Die verbliebenen Punkte (ursprüngliche Reihenfolge erhalten).

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

Ob jeder Eingabepunkt erhalten bleibt (True=behalten).

Notes

radius <= 0 löst ValueError aus. Leere Eingabe ergibt eine leere Ausgabe (graceful).

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

Gleiche Kategorie (`preprocess`)

statistical_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

radius_outlier_removal — 3D preprocess op