radius_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8)(또는 ops3d.get("radius_outlier_removal"))

사용법

반경 radius 안의 이웃 수가 min_neighbors 미만인 점을 제거(고립점 제거).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

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

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)

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

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

radius_outlier_removal — 3D preprocess op

사용법