pc_lod_chain — 3D `resolution` op

• 資料種類:points → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0)(要直接呼叫實作,import meshres; meshres.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0);從台帳取用則 ops3d.get("pc_lod_chain"))

用法

間距逐次加倍的 Poisson-disk 層級(table)。

Level 0 為輸入；level *k* 中任意兩點的距離都不小於 spacing × 2^(k−1)。回傳 levels（點雲串列）、spacings、counts。

步驟： level 0 = 輸入點雲（驗證後的 float64 副本）。level k(1..levels)是對 前一個 level 套用 pc_poisson_disk(prev, spacing * 2**(k-1), seed=seed + k - 1) 的結果（累積地抽稀，因此粗 level 的點必定也包含在細 level 中 = 巢狀）。不移動點（不做網格平均那樣的質心移動）。

參數： points (N, 3)（有限，MAX_POINTS 以下）、spacing > 0（level 1 的最小點間距，與座標單位相同）、levels 為 1..16 的整數、seed 為 Poisson-disk 造訪順序的亂數種子（固定則具確定性）。

回傳值(dict): levels（levels + 1 個 (n_k, 3) 陣列的串列）、spacings（[0.0, spacing, 2*spacing, ...]，level 0 為 0）、counts （各 level 的點數）、n_levels(levels + 1)。

驗證(ValueError)：點雲的形狀不正確、非有限、點數超限 / spacing 非正 / levels 不是整數、超出範圍。

注意：各 level 的點數依 ~ 面積 / spacing_k^2 的估計每次減為 4 分之 1，但稀疏區域（原始點間距大於 spacing_k）不會被抽稀而保留。丟掉了什麼，用 pc_thinning_report(points, levels[k]) 來統計。網格的 LOD 見 mesh_lod_chain。

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)

• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

pc_lod_chain — 3D resolution op

用法