typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_radius_outlier_removal", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_radius_outlier_removal: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_radius_outlier_removal: दूसरी images पर output (docs site)
जिन points के radius के अंदर पड़ोसियों की संख्या min_neighbors से कम है उन्हें हटाता है (अकेले points हटाना)।
हर point के चारों ओर radius radius का sphere बनाकर, जिन points के sphere के अंदर दूसरे points की संख्या min_neighbors तक नहीं पहुँचती, उन्हें "अलग-थलग कण" मानकर हटा दिया जाता है। statistical method से ज़्यादा local और सीधा है, और sensor का असली scale पता हो तो threshold तय करना आसान है।
points : array_like, shape (N, 3)
input point cloud।
radius : float
neighbourhood माने जाने वाले sphere का radius (> 0)।
min_neighbors : int
point रखने के लिए ज़रूरी neighbours (खुद को नहीं गिना जाता, default 8)।
filtered : ndarray, shape (M, 3)
बचे हुए points (मूल क्रम बना रहता है)।
keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)
हर input point रखना है या नहीं (True = रखें)।
radius <= 0 पर ValueError। खाली input पर खाली लौटता है (graceful)।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op radius_outlier_removal। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से min_neighbors (default 8) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_radius_outlier_removal 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op radius_outlier_removal को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py
points को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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