tb_radius_outlier_removal — 2D typed op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_radius_outlier_removal", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図なし: この op は points を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

使い方

半径 radius 内の近傍数が min_neighbors 未満の点を除去する(孤立点除去)。

各点を中心に半径 `radius の球を張り、その中に居る他点の数が min_neighbors`

に満たない点を「孤立した粒」として落とす。統計的手法より局所的・直接的で、

センサの実スケールが分かっているときにしきい値を決めやすい。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

radius : float

近傍とみなす球の半径(> 0)。

min_neighbors : int

残すのに必要な近傍数(自分自身は数えない、既定 8)。

Returns

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filtered : ndarray, shape (M, 3)

生き残った点(元の順序を保持)。

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

各入力点を残すか(True=残す)。

Notes

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`radius <= 0` は ValueError。空入力は空を返す(graceful)。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `radius_outlier_removal。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が min_neighbors(既定 8)を振る。b` は未使用。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal

同カテゴリ(typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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