pc_lod_chain — 3D `resolution` op

• データ種: points → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0) (実装を直接呼ぶなら import meshres; meshres.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0)、台帳から引くなら ops3d.get("pc_lod_chain"))

使い方

間隔を倍々にした Poisson ディスクの段列(table)。

Level 0 is the input; level *k* keeps no two points closer than spacing × 2^(k−1). Returns levels (list of clouds), spacings, counts.

手順: level 0 = 入力点群(検証後の float64 コピー)。level k(1..levels)は 直前の level に pc_poisson_disk(prev, spacing * 2**(k-1), seed=seed + k - 1) を掛けたもの(累積的に間引くので、粗い level の点は必ず細かい level にも含まれる = 入れ子)。点は動かさない(格子平均のような重心移動はしない)。

引数: points (N, 3)(有限、MAX_POINTS 以下)、spacing > 0(level 1 の最小点間距離、座標と同じ単位)、levels は 1..16 の整数、seed は Poisson-disk の訪問順の乱数種(固定なら決定的)。

返り値(dict): levels(levels + 1 個の (n_k, 3) 配列のリスト)、spacings([0.0, spacing, 2*spacing, ...]、level 0 は 0)、counts (各 level の点数)、n_levels(levels + 1)。

検証(ValueError): 点群の形・非有限・点数超過 / spacing が非正 / levels が整数でない・範囲外。

注意: 各 level の点数は ~ 面積 / spacing_k^2 の目安で 4 分の 1 ずつ減るが、疎な領域(元の点間隔が spacing_k より大きい)は間引かれず残る。何を落としたかは pc_thinning_report(points, levels[k]) で数える。メッシュの LOD は mesh_lod_chain。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

同カテゴリ(`resolution`)

mesh_edge_stats · mesh_detail_map · mesh_split_long_edges · mesh_isotropic_remesh · mesh_sample_points · mesh_lod_chain · mesh_select_lod · mesh_reduction_report

*Provenance: meshres.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

pc_lod_chain — 3D resolution op

使い方