radius_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8)(구현을 직접 호출하려면 import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("radius_outlier_removal"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.radius_outlier_removal(...) 는 선언된 out 형 points 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.radius_outlier_removal.raw(...) 를 쓰거나 pcl_filter.radius_outlier_removal 를 직접 호출하세요.

사용법

반경 radius 안의 이웃 수가 min_neighbors 미만인 점을 제거(고립점 제거).

각 점을 중심으로 반경 radius의 구를 펼치고, 그 안에 있는 다른 점의 수가 min_neighbors 에 못 미치는 점을 "고립된 알갱이"로 보고 제거한다. 통계적 방법보다 국소적·직접적이며, 센서의 실제 스케일을 알고 있을 때 임계값을 정하기 쉽다.

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

입력 점군.

radius : float

근방으로 간주하는 구의 반경(> 0).

min_neighbors : int

남기는 데 필요한 근방 수(자기 자신은 세지 않음, 기본값 8).

Returns

filtered : ndarray, shape (M, 3)

살아남은 점(원래 순서를 유지).

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

각 입력점을 남길지 여부(True=남긴다).

Notes

radius <= 0은 ValueError. 빈 입력은 빈 결과를 반환한다(graceful).

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 · voxel_grid_downsample · mls_smooth · volume_downsample

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

radius_outlier_removal — 3D preprocess op

사용법