augment op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("cutout"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.cutout(...) 는 선언된 out 형 points 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.cutout.raw(...) 를 쓰거나 pcl_augment.cutout 를 직접 호출하세요.
공간의 축 평행 상자 영역을 제거하고 (kept, kept_idx) 를 돌려줍니다(국소 결손 모사).
기존 점 1 개를 균일 샘플하여 중심으로 삼고, 변 길이 extent(스칼라 = 정육면체, 또는 (3,) = 축별 변 길이)의 박스 안의 점을 모두 제거한다. 중심점 자신이 반드시 들어가므로최소 1 점은 제거된다. 제거된 점은 반드시 변 길이 extent 의 박스에 들어간다(공간적으로국소적 = 랜덤 산포와 판별 가능). kept == points[kept_idx], extent > 0.
extent 에 양이 아닌 값이나 (3,) 이외의 형상을 넘기면 ValueError. 빈 입력은 빈 값과 빈인덱스를 반환한다. 중심은 rng.integers(n) 로 고르는 점이므로, seed 가 같아도 점의나열이 바뀌면 다른 곳이 빠진다. 박스 판정은 |P - center| <= extent/2 의 닫힌 구간. 제거 점 수는 밀도에 따르며, extent 를 점군 크기보다 크게 하면 모든 점이 사라진다. 반환값은 (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)), 순서는 원래대로. 균일한 결손은 random_dropout.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform
*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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