typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_radius_outlier_removal", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_radius_outlier_removal: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_radius_outlier_removal: andere Eingaben (Doku-Website)
Entfernt Punkte, deren Anzahl an Nachbarn innerhalb des Radius radius unter min_neighbors liegt (Entfernung isolierter Punkte).
Legt um jeden Punkt eine Kugel mit Radius radius und verwirft Punkte, bei denen die Zahl der anderen Punkte darin min_neighbors nicht erreicht, als "isolierte Körner". Lokaler und direkter als die statistische Methode, und die Schwelle ist leicht festzulegen, wenn die reale Skala des Sensors bekannt ist.
points : array_like, shape (N, 3)
Eingabe-Punktwolke.
radius : float
Radius der als Nachbarschaft geltenden Kugel (> 0).
min_neighbors : int
Zum Behalten nötige Nachbarzahl (ohne sich selbst, Standard 8).
filtered : ndarray, shape (M, 3)
Überlebende Punkte (ursprüngliche Reihenfolge erhalten).
keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)
Ob jeder Eingabepunkt behalten wird (True = behalten).
radius <= 0 führt zu ValueError. Leere Eingabe ergibt Leeres (graceful).
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op radius_outlier_removal. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert min_neighbors (Standard 8). b wird nicht verwendet.
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_radius_outlier_removal 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op radius_outlier_removal auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py
points als Eingabe)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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