voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float')(구현을 직접 호출하려면 import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

사용법

변 voxel_size 의 격자로 점군을 솎아, 각 셀을 무게중심 한 점으로 집약(결정적).

공간을 한 변 voxel_size의 입방체 셀로 나누고, 같은 셀에 떨어진 점을 그 무게중심 1 점으로 대표시킨다. 밀도 얼룩을 고르게 하고, 하류(ICP·특징량)의 계산량을 점 수로 억제하는 표준 기법. 출력 순서는 복셀 좌표의 사전순으로 고정(같은 입력이면 항상 같은 출력 = 결정적).

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

입력 점군.

voxel_size : float

셀의 한 변(> 0). 클수록 강하게 솎아낸다.

Returns

ndarray, shape (M, 3)

각 점유 셀의 무게중심(M <= N). 모두 입력의 축 정렬 bounding box 안에 들어간다.

Notes

voxel_size <= 0은 ValueError. 빈 입력은 빈 (0,3)을 반환한다(graceful). 무게중심은 셀 안 점들의 평균이므로, 반드시 입력점의 볼록 껍질(따라서 bbox) 안에 들어간다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

사용법