typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_statistical_outlier_removal", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_statistical_outlier_removal: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_statistical_outlier_removal: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_statistical_outlier_removal: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_statistical_outlier_removal: दूसरी images पर output (docs site)
जिन points की k-nearest neighbours तक की औसत दूरी global रूप से असामान्य है उन्हें हटाता है (statistical outlier removal)।
हर point के लिए "उसके k सबसे पास वाले points (खुद को छोड़कर) तक की औसत distance" मापी जाती है, और सभी points के उस distribution के mean + std_ratio*std से ज़्यादा वाले points को stray points मानकर हटा दिया जाता है। बिखरे हुए stray points साफ़ करने में असरदार है, dense surfaces पर के points बने रहते हैं।
points : array_like, shape (N, 3)
input point cloud।
k : int
neighbours की संख्या (default 16)। points कम हों तो अंदर n-1 तक घटा दी जाती है।
std_ratio : float
threshold कितना ढीला है। जितना बड़ा, points उतनी आसानी से बचते हैं (removal ढीला)।
filtered : ndarray, shape (M, 3)
बचे हुए points (मूल क्रम बना रहता है)।
keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)
हर input point रखना है या नहीं (True = रखें)। points[keep_mask], filtered के बराबर है।
points की संख्या < 3 हो तो statistics नहीं बनतीं, इसलिए सभी points रखे जाते हैं (graceful)।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op statistical_outlier_removal। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से k (default 16) और b से std_ratio (default 2) बदला जाता है।
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_statistical_outlier_removal 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op statistical_outlier_removal को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py
points को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 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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