voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float') (die Implementierung direkt: import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float'); aus dem Register: ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

Verwendung

Dünnt eine Punktmenge auf einem Gitter der Kantenlänge voxel_size aus und fasst jede Zelle zu einem Schwerpunktpunkt zusammen (deterministisch).

Teilt den Raum in würfelförmige Zellen der Seitenlänge voxel_size und repräsentiert die in dieselbe Zelle fallenden Punkte durch ihren Schwerpunkt als 1 Punkt. Das Standardverfahren, um Dichteunterschiede auszugleichen und den Rechenaufwand nachgelagerter Schritte (ICP, Merkmale) über die Punktzahl zu begrenzen. Die Ausgabereihenfolge ist die lexikographische Reihenfolge der Voxelkoordinaten (gleiche Eingabe ergibt stets gleiche Ausgabe = deterministisch).

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

Eingabe-Punktwolke.

voxel_size : float

Seitenlänge der Zelle (> 0). Je größer, desto stärker die Ausdünnung.

Returns

ndarray, shape (M, 3)

Schwerpunkt jeder belegten Zelle (M <= N). Alle liegen innerhalb der achsenparallelen Bounding Box der Eingabe.

Notes

voxel_size <= 0 löst ValueError aus. Leere Eingabe ergibt ein leeres (0,3) (graceful). Der Schwerpunkt ist der Mittelwert der Punkte in der Zelle und liegt daher stets in der konvexen Hülle (und damit der bbox) der Eingabepunkte.

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

Gleiche Kategorie (`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op