typed op• 数据种类:points → points
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_statistical_outlier_removal", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 处理阶段 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ tb_statistical_outlier_removal: 其他输入图像 (文档网站)
去除各点的 k 近邻平均距离在全局上偏离过大的点（统计离群点去除）。
对每个点测量“到最近 k 个点(不含自身)的平均距离”,把超过其全点分布的 mean + std_ratio*std 的点视为飞点而去掉。对清理稀疏的飞点有效,密集面上的点会保留。
points : array_like, shape (N, 3)
输入点云。
k : int
邻域数(默认 16)。点数较少时在内部取整为 n-1。
std_ratio : float
阈值的宽松程度。越大越容易保留(去除越宽松)。
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。
点数 < 3 时无法建立统计,因此保留全部点(graceful)。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op statistical_outlier_removal。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 16),b 调节 std_ratio(默认 2)。
• 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。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_statistical_outlier_removal 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 statistical_outlier_removal。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py
points 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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