voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float') (oder ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

Verwendung

Dünnt eine Punktmenge auf einem Gitter der Kantenlänge voxel_size aus und fasst jede Zelle zu einem Schwerpunktpunkt zusammen (deterministisch).

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)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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 · mls_smooth · volume_downsample

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

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op