statistical_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 数据种类:points → points

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0)(要直接调用实现,import pcl_filter; pcl_filter.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0);从台账取用则 ops3d.get("statistical_outlier_removal"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.statistical_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.statistical_outlier_removal.raw(...),或直接调用 pcl_filter.statistical_outlier_removal。

• 底层返回: (kept, mask)

用法

去除 k 近邻平均距离在全局上离群的点(统计离群点去除)。

对每个点测量"到最近的 k 个点(不含自身)的平均距离",把超过全体点分布的 mean + std_ratio*std 的点视为飞点并剔除。对清理稀疏的飞点有效,致密面上的点会保留。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

输入点云。

k : int

邻域点数(默认 16)。点数少时内部截为 n-1。

std_ratio : float

阈值的宽松程度。越大越容易保留(剔除越宽松)。

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)。points[keep_mask] 等于 filtered。

Notes

点数 < 3 时无法统计,因此保留全部点(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`)

radius_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)。*

statistical_outlier_removal — 3D preprocess op

用法