typed op• 資料種類:points → points
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_voxel_grid_downsample", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_voxel_grid_downsample: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_voxel_grid_downsample: 其他輸入影像 (文件網站)
以邊長 voxel_size 的網格對點雲進行抽稀，將每個格子聚合成一個重心點（決定性演算法）。
把空間劃分為邊長 voxel_size 的立方體單元,落入同一單元的點由其質心 1 點代表。是均勻化密度不均、按點數抑制下游(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)。
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。
ndarray, shape (M, 3)
各佔用單元的質心(M <= N)。全部落在輸入的軸平行 bounding box 內。
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(因而在 bbox)內。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op voxel_grid_downsample。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調點,a 與 b 都不使用。
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_voxel_grid_downsample 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 voxel_grid_downsample。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
points 作為輸入)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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