radius_outlier_removal — 3D preprocess op

• Data kinds: points → points

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8) (implementation को सीधे call करना हो तो import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8), registry से लेना हो तो ops3d.get("radius_outlier_removal"))

• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.radius_outlier_removal(...) केवल घोषित out type points का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.radius_outlier_removal.raw(...) का उपयोग करें, या pcl_filter.radius_outlier_removal को सीधे call करें।

उपयोग

radius radius के अंदर min_neighbors से कम neighbours वाले points हटाता है (isolated point removal)।

हर point को केंद्र मानकर radius radius का sphere बनाता है, और जिनके अंदर दूसरे points की संख्या min_neighbors से कम है उन points को "अलग-थलग कण" मानकर हटा देता है। statistical तरीके से ज़्यादा local और सीधा है, और sensor का असली scale पता हो तो threshold तय करना आसान होता है।

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

input point cloud।

radius : float

neighbourhood माने जाने वाले sphere की radius (> 0)।

min_neighbors : int

रखने के लिए ज़रूरी neighbours की संख्या (ख़ुद को नहीं गिना जाता, default 8)।

Returns

filtered : ndarray, shape (M, 3)

बचे हुए points (मूल क्रम बना रहता है)।

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

हर input point रखना है या नहीं (True=रखें)।

Notes

radius <= 0 पर ValueError। खाली input पर खाली लौटाया जाता है (graceful)।

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (preprocess)

statistical_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.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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