radius_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 数据种类:points → points

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8)(要直接调用实现,import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8);从台账取用则 ops3d.get("radius_outlier_removal"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.radius_outlier_removal(...) 只返回声明的 out 类型 points 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.radius_outlier_removal.raw(...),或直接调用 pcl_filter.radius_outlier_removal。

用法

去除半径 radius 内邻居数少于 min_neighbors 的点(孤立点去除)。

以每个点为中心张开半径 radius 的球,其中其他点的数量少于 min_neighbors 的点被视为"孤立颗粒"而剔除。比统计方法更局部、更直接, 在已知传感器实际尺度时容易确定阈值。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

输入点云。

radius : float

视为邻域的球半径(> 0)。

min_neighbors : int

保留所需的邻域点数(不计自身,默认 8)。

Returns

filtered : ndarray, shape (M, 3)

保留下来的点(保持原顺序)。

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

是否保留各输入点(True=保留)。

Notes

radius <= 0 时 ValueError。空输入返回空(graceful)。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• depth_sensors — 深度传感器知识 —— 测距原理、实机数值、缺测的表现

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `points` 作为输入)

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

同类别(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

radius_outlier_removal — 3D preprocess op

用法