augment op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.jitter(points, sigma: 'float', clip: 'Optional[float]' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("jitter"))
각 점에 등방 가우스 잡음 `N(0, sigma)` 을 더합니다(센서 위치 잡음 모사).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`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。
• 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.
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
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
augment)random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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