resolution op• Data kinds: points × points → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_thinning_report(points, thinned, k=8, radius=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import meshres; meshres.pc_thinning_report(points, thinned, k=8, radius=None), registry से लेना हो तो ops3d.get("pc_thinning_report"))
point-cloud thinning ने क्या हटाया, और क्या उसने दुर्लभ points को छुआ (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
removed count and fraction; removed_spacing percentiles of the local spacing (pc_density) of the removed points versus kept_spacing; isolated_removed counts removed points whose nearest-neighbour distance exceeded *radius* (default: the 95th percentile of nearest-neighbour distances) — a thinning that removed such points has discarded exactly the rare, isolated observations a survey exists to find (pc_poisson_disk with the same radius removes none of them, by construction); max_gap is the largest distance from any removed point to the kept cloud (the biggest hole the thinning made).
• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं
• 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।
• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py
table को input के रूप में लेते हैं)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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