radius_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• データ種: points → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8) (実装を直接呼ぶなら import pcl_filter; pcl_filter.radius_outlier_removal(points, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 8)、台帳から引くなら ops3d.get("radius_outlier_removal"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.radius_outlier_removal(...) は**宣言 out 型 points の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.radius_outlier_removal.raw(...)、または pcl_filter.radius_outlier_removal を直接呼ぶ。

使い方

半径 radius 内の近傍数が min_neighbors 未満の点を除去する(孤立点除去)。

各点を中心に半径 `radius の球を張り、その中に居る他点の数が min_neighbors`

に満たない点を「孤立した粒」として落とす。統計的手法より局所的・直接的で、

センサの実スケールが分かっているときにしきい値を決めやすい。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

radius : float

近傍とみなす球の半径(> 0)。

min_neighbors : int

残すのに必要な近傍数(自分自身は数えない、既定 8)。

Returns

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filtered : ndarray, shape (M, 3)

生き残った点(元の順序を保持)。

keep_mask : ndarray of bool, shape (N,)

各入力点を残すか(True=残す)。

Notes

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`radius <= 0` は ValueError。空入力は空を返す(graceful)。

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)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

型が繋がる次の op(`points` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.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)。*

radius_outlier_removal — 3D preprocess op

使い方