mls_smooth — 3D `preprocess` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import pcl_filter; pcl_filter.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2) (oder ops3d.get("mls_smooth"))

Verwendung

Reduziert Rauschen, indem jeder Punkt auf eine lokale Polynomfläche projiziert wird (Moving-Least-Squares-Glättung).

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.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 · voxel_grid_downsample · volume_downsample

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

mls_smooth — 3D preprocess op