voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float')(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float');從台帳取用則 ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

用法

用邊長 voxel_size 的格子抽稀點群,把每個單元聚合為一個重心點(確定性)。

把空間劃分為邊長 voxel_size 的立方體單元,落入同一單元的點以其質心 1 點代表。這是平滑密度不均、按點數壓低下游(ICP、特徵量)計算量的標準方法。輸出順序固定為體素座標的字典序(相同輸入總是得到相同輸出 = 確定性)。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

輸入點雲。

voxel_size : float

單元的邊長(> 0)。越大抽稀越強。

Returns

ndarray, shape (M, 3)

各佔用單元的質心(M <= N)。全部落在輸入的軸對齊 bounding box 內。

Notes

voxel_size <= 0 時 ValueError。空輸入回傳空的 (0,3)(graceful)。質心是單元內點的平均,因此必定落在輸入點的凸包(因而也在 bbox)內。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• depth_sensors — 深度感測器知識 —— 測距原理、實機數值、缺測的表現

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

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

同類別(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

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