pc_lod_chain — 3D `resolution` op

• データ種: points → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0) (実装を直接呼ぶなら import meshres; meshres.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0)、台帳から引くなら ops3d.get("pc_lod_chain"))

使い方

Poisson-disk levels at doubling spacings (`table`).

Level 0 is the input; level *k* keeps no two points closer than

`spacing × 2^(k−1). Returns levels (list of clouds), spacings`,

`counts`.

手順: level 0 = 入力点群(検証後の float64 コピー)。level `k(1..levels`)は

直前の level に `pc_poisson_disk(prev, spacing * 2**(k-1), seed=seed + k - 1)`

を掛けたもの(累積的に間引くので、粗い level の点は必ず細かい level にも含まれる

= 入れ子)。点は動かさない(格子平均のような重心移動はしない)。

引数: `points (N, 3)(有限、MAX_POINTS 以下)、spacing > 0`(level 1

の最小点間距離、座標と同じ単位)、`levels は 1..16 の整数、seed` は

Poisson-disk の訪問順の乱数種(固定なら決定的)。

返り値(dict): `levels(levels + 1 個の (n_k, 3)` 配列のリスト)、

`spacings([0.0, spacing, 2*spacing, ...]、level 0 は 0)、counts`

(各 level の点数)、`n_levels(levels + 1`)。

検証(`ValueError): 点群の形・非有限・点数超過 / spacing` が非正 /

`levels` が整数でない・範囲外。

注意: 各 level の点数は `~ 面積 / spacing_k^2` の目安で 4 分の 1 ずつ減るが、

疎な領域(元の点間隔が `spacing_k` より大きい)は間引かれず残る。何を落としたかは

`pc_thinning_report(points, levels[k])` で数える。メッシュの LOD は

`mesh_lod_chain`。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

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

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)

• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

同カテゴリ(`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 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)。*

pc_lod_chain — 3D resolution op

使い方