statistical_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0)(구현을 직접 호출하려면 import pcl_filter; pcl_filter.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("statistical_outlier_removal"))

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

• 실제 반환: (kept, mask)

사용법

각 점의 k 근방 평균 거리가 전역적으로 벗어나는 점을 제거(통계적 이상치 제거).

점마다 "가장 가까운 k 개(자기 자신은 제외)까지의 평균 거리"를 재고, 그 전체 점 분포의 mean + std_ratio*std를 넘는 점을 튄 점으로 간주하여 제거한다. 성긴 튄 점의 청소에유효하며, 조밀한 면 위의 점은 남는다.

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

입력 점군.

k : int

근방 수(기본값 16). 점 수가 적으면 내부에서 n-1로 줄인다.

std_ratio : float

임계값의 느슨함. 클수록 남기 쉽다(제거가 느슨하다).

Returns

filtered : ndarray, shape (M, 3)

살아남은 점(원래 순서를 유지).

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

각 입력점을 남길지 여부(True=남긴다). points[keep_mask]가 filtered와 같다.

Notes

점 수 < 3에서는 통계가 성립하지 않으므로 모든 점을 남긴다(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`)

radius_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).*

statistical_outlier_removal — 3D preprocess op

사용법