mls_smooth — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2)(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2);從台帳取用則 ops3d.get("mls_smooth"))

用法

把每個點投影到局部多項式曲面上以去噪(Moving Least Squares 平滑)。

對每個點收集半徑 radius 內的鄰域,以加權 PCA 估計局部平面(法線 n 與切平面的 2 個軸),對鄰域的「切平面上座標 (u,v) → 法線方向高度 h」以高斯加權最小平方擬合 order 次的多項式曲面。關注點自身對應局部座標的原點 (0,0), 因此沿法線方向移動擬合曲面在 (0,0) 處的高度(= 常數項), 投影到曲面上。能在保持面形狀的同時只平滑感測器雜訊。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

輸入點雲。

radius : float

鄰域球的半徑(> 0)。局部曲面的支撐範圍。

order : int

局部多項式的次數(預設 2)。項數為 (order+1)(order+2)/2。

Returns

ndarray, shape (N, 3)

平滑後的點雲(保持順序和點數)。鄰域少於多項式項數的點保持原位。

Notes

這是近似方法。鄰域數少於項數/局部平面退化的點不移動,保持原位(為避免在孔洞和邊界處失控的安全措施)。radius <= 0 時 ValueError,空輸入回傳空。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• depth_sensors — 深度感測器知識 —— 測距原理、實機數值、缺測的表現

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同類別(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

mls_smooth — 3D preprocess op

用法