radius_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8)(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8);從台帳取用則 ops3d.get("radius_outlier_removal"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.radius_outlier_removal(...) 只回傳宣告的 out 型別 points 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.radius_outlier_removal.raw(...),或直接呼叫 pcl_filter.radius_outlier_removal。

用法

去除半徑 radius 內鄰居數少於 min_neighbors 的點(孤立點去除)。

以每個點為中心張開半徑 radius 的球,其中其他點的數量少於 min_neighbors 的點被視為「孤立顆粒」而剔除。比統計方法更局部、更直接, 在已知感測器實際尺度時容易決定閾值。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

輸入點雲。

radius : float

視為鄰域的球半徑(> 0)。

min_neighbors : int

保留所需的鄰域點數(不計自身,預設 8)。

Returns

filtered : ndarray, shape (M, 3)

保留下來的點(保持原順序)。

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

是否保留各輸入點(True=保留)。

Notes

radius <= 0 時 ValueError。空輸入回傳空(graceful)。

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 · voxel_grid_downsample · mls_smooth · 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)。*

radius_outlier_removal — 3D preprocess op

用法