jitter — 3D augment op

• データ種: points → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import pcl_augment; pcl_augment.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("jitter"))

使い方

各点に等方ガウスノイズ `N(0, sigma)` を付加(センサ位置ノイズの模倣)。

`sigma はワールド単位の標準偏差(ユーザ指定パラメータ)。clip` を与えると

各成分の変位を `[-clip, clip]` に切り詰める(外れ変位の抑制)。大 N ではノイズの

平均≈0・標準偏差≈sigma となる。返り値は入力と同形状 `(N,3)`。

• `sigma < 0 は ValueError。sigma == 0` または空入力は入力のコピーを返す。

• `clip は与えるなら > 0(それ以外は ValueError`)。切り詰めは成分ごとなので

変位ベクトルの長さは最大 `√3·clip`。

• `seed で決定論的(np.random.default_rng(seed)`)。同 seed・同形状なら同じノイズ。

• 入力は `(N,3)` の有限値のみ(長さ 3 の 1-D は 1 点に昇格、それ以外や NaN は

`ValueError`)。返り値は float64。

• 位置合わせ(`register_fpfh 等)のノイズ耐性を測るとき、sigma` を点間隔

(`voxel_grid_downsample` の格子幅など)に対する比で決めると条件を比較しやすい。

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)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(augment)

random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform · cutout

*Provenance: pcl_augment.py — 3D 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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