pc_lod_chain — 3D `resolution` op

• 데이터 종류: points → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import meshres; meshres.pc_lod_chain(points, spacing, levels=3, seed=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("pc_lod_chain"))

사용법

간격을 배로 늘려 가는 Poisson 디스크 단계(`table`).

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

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`。

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(`table` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

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_lod_chain — 3D resolution op

사용법