mls_smooth — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2)(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.mls_smooth(points, radius: 'float', order: 'int' = 2);從台帳取用則 ops3d.get("mls_smooth"))

用法

把每個點投影到局部多項式曲面上以去噪(Moving Least Squares 平滑)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

点ごとに半径 `radius` 内の近傍を集め、重み付き PCA で局所平面(法線 n と接平面の

2 軸)を推定し、近傍の「接平面上座標 (u,v) → 法線方向の高さ h」に order 次の

多項式曲面をガウス重み付き最小二乗で当てはめる。注目点自身は局所座標の原点 (0,0)

にあたるので、当てはめた曲面の (0,0) での高さ(= 定数項)ぶんだけ法線方向へ動かして

曲面上へ射影する。面の形は保ったままセンサノイズだけを均せる。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

radius : float

近傍球の半径(> 0)。局所曲面のサポート。

order : int

局所多項式の次数(既定 2)。項数は (order+1)(order+2)/2。

Returns

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ndarray, shape (N, 3)

平滑後の点群(順序・点数は保持)。近傍が多項式の項数に満たない点は原位置のまま。

Notes

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近似手法である。近傍数が項数未満/局所平面が縮退する点は動かさず原位置を維持する

(穴や境界で暴れないための安全策)。`radius <= 0` は ValueError、空入力は空を返す。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

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

同類別(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

mls_smooth — 3D preprocess op

用法