pc_density_equalize — 3D `resolution` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_density_equalize(points, spacing, k=8, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import meshres; meshres.pc_density_equalize(points, spacing, k=8, seed=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("pc_density_equalize"))

사용법

성긴 곳을 채운 뒤 조밀한 곳을 솎습니다: 간격 균일화(`points`).

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

:func:pc_fill_sparse followed by :func:pc_poisson_disk with radius

`0.8 × spacing` (the Poisson radius is a minimum, the k-NN spacing a

typical value; 0.8 keeps the median spacing at the target). Measured on a

cloud with a 6× density contrast: p95/p5 of spacing from 4.2 to ≤ 1.6.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

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

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)

• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.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(`resolution`)

mesh_edge_stats · mesh_detail_map · mesh_split_long_edges · mesh_isotropic_remesh · mesh_sample_points · mesh_lod_chain · mesh_select_lod · mesh_reduction_report

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

pc_density_equalize — 3D resolution op

사용법