statistical_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0)(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0);從台帳取用則 ops3d.get("statistical_outlier_removal"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.statistical_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.statistical_outlier_removal.raw(...),或直接呼叫 pcl_filter.statistical_outlier_removal。

• 底層回傳: (kept, mask)

用法

去除 k 近鄰平均距離在全域上離群的點(統計離群點去除)。

對每個點量測「到最近的 k 個點(不含自身)的平均距離」,把超過全體點分布的 mean + std_ratio*std 的點視為飛點並剔除。對清理稀疏的飛點有效,緻密面上的點會保留。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

輸入點雲。

k : int

鄰域點數(預設 16)。點數少時內部截為 n-1。

std_ratio : float

閾值的寬鬆程度。越大越容易保留(剔除越寬鬆)。

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)。points[keep_mask] 等於 filtered。

Notes

點數 < 3 時無法統計,因此保留全部點(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`)

radius_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)。*

statistical_outlier_removal — 3D preprocess op

用法