voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• 数据种类:points → points

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float')(要直接调用实现,import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float');从台账取用则 ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

用法

用边长 voxel_size 的格子抽稀点群,把每个单元聚合为一个重心点(确定性)。

把空间划分为边长 voxel_size 的立方体单元,落入同一单元的点用其质心 1 点代表。这是平滑密度不均、按点数压低下游(ICP、特征量)计算量的标准方法。输出顺序固定为体素坐标的字典序(相同输入总是得到相同输出 = 确定性)。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

输入点云。

voxel_size : float

单元的边长(> 0)。越大抽稀越强。

Returns

ndarray, shape (M, 3)

各占用单元的质心(M <= N)。全部落在输入的轴对齐 bounding box 内。

Notes

voxel_size <= 0 时 ValueError。空输入返回空的 (0,3)(graceful)。质心是单元内点的平均,因此必定落在输入点的凸包(因而也在 bbox)内。

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)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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 · radius_outlier_removal · 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)。*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

用法