augment op• Data kinds: points → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import pcl_augment; pcl_augment.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("jitter"))
हर point में isotropic Gaussian noise N(0, sigma) जोड़ता है (sensor position noise की नकल)।
sigma world unit में standard deviation है (user द्वारा दिया गया parameter)। clip देने पर displacement के हर component को [-clip, clip] तक काटा जाता है (बहुत बड़े displacement को रोकना)। बड़े N पर noise का mean≈0 और standard deviation≈sigma होता है। return value input जैसे ही shape (N,3) का है।
• sigma < 0 पर ValueError। sigma == 0 या खाली input पर input की copy लौटती है।
• clip दिया जाए तो > 0 होना चाहिए (अन्यथा ValueError)। काटना component-wise होता है, इसलिए
displacement vector की लंबाई अधिकतम √3·clip होती है।
• seed से deterministic (हर बार एक जैसा परिणाम) (np.random.default_rng(seed))। समान seed और समान shape पर समान noise।
• input केवल (N,3) के finite मान (लंबाई 3 का 1-D 1 point में बदला जाता है, बाकी या NaN पर
ValueError)। return value float64 है।
• registration (register_fpfh आदि) की noise robustness मापते समय sigma को point spacing
(voxel_grid_downsample की grid चौड़ाई आदि) के अनुपात से तय करने पर शर्तों की तुलना आसान होती 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।
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points को input के रूप में लेते हैं)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D 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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