voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

• Data kinds: points → points

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float') (implementation को सीधे call करना हो तो import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float'), registry से लेना हो तो ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

उपयोग

voxel_size भुजा वाले grid से point cloud को पतला करता है, हर cell को 1 centroid point में समेटता है (deterministic)।

space को voxel_size भुजा वाले cube cells में बाँटता है, और एक ही cell में गिरे points को उनके centroid के 1 point से दर्शाता है। density की असमानता को बराबर करने और downstream (ICP, features) की गणना को points की संख्या से सीमित करने का standard तरीका। output का क्रम voxel coordinates के lexicographic क्रम में तय है (एक ही input पर हमेशा एक ही output = deterministic)।

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

input point cloud।

voxel_size : float

cell की भुजा (> 0)। जितनी बड़ी, उतना ज़्यादा thinning।

Returns

ndarray, shape (M, 3)

हर भरे हुए cell का centroid (M <= N)। सभी input के axis-aligned bounding box के अंदर रहते हैं।

Notes

voxel_size <= 0 पर ValueError। खाली input पर खाली (0,3) लौटाया जाता है (graceful)। centroid cell के points का औसत है, इसलिए वह हमेशा input points के convex hull (और इसलिए bbox) के अंदर होता है।

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)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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 · radius_outlier_removal · 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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