cutout — 3D augment op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("cutout"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.cutout(...) 는 **선언된 out 형 points 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.cutout.raw(...) 를 쓰거나 pcl_augment.cutout 를 직접 호출하세요.

사용법

공간의 축 평행 상자 영역을 제거하고 `(kept, kept_idx)` 를 돌려줍니다(국소 결손 모사).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

既存の点を 1 つ一様サンプルして中心とし、辺長 `extent`(スカラ=立方体, または

`(3,)`=各軸辺長)のボックス内の点をすべて除去する。中心点自身が必ず入るため

最低 1 点は除去される。除去点は必ず辺長 `extent` のボックスに収まる(空間的に

局所的 = ランダム散布とは判別可能)。`kept == points[kept_idx]、extent > 0`。

`extent に正でない値や (3,) 以外の形を渡すと ValueError`。空入力は空と空

インデックスを返す。中心は `rng.integers(n) で選ぶ点なので、seed` が同じでも点の

並びが変わると別の場所が抜ける。ボックス判定は `|P - center| <= extent/2` の閉区間。

除去点数は密度次第で、`extent` を雲の大きさより大きくすると全点が消える。返り値は

`(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))`、順序は元のまま。一様な欠損は

`random_dropout`。

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)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.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(augment)

jitter · random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform

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

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.