augment op• Datenarten: points → points
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'; aus dem Register: ops3d.get("random_dropout"))
• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.random_dropout(...) liefert **nur den Wert des deklarierten Out-Typs points** (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.random_dropout.raw(...) oder rufe pcl_augment.random_dropout direkt auf.
Entfernt zufällig einen Anteil `ratio der Punkte und liefert (kept, kept_idx)` (simuliert Ausfall).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
残す点数は `round((1-ratio)*N)。kept_idx` は元配列への昇順インデックスで、
`kept == points[kept_idx]` が厳密に成り立つ。オクルージョン/疎な視点による
点欠損を学習で再現する。`0 <= ratio <= 1` を要求。
`ratio が [0,1] の外なら ValueError。ratio=1 は空 (0,3)` と空インデックス、
`ratio=0 は全点(順序は元のまま)。残す点数は Python の round`(偶数丸め)で決まる
ので `.5 端では偶数側に寄る。seed で permutation` が決まり決定論的。返り値は
`(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))`。除去は空間的に一様なので、局所的な
欠損(遮蔽)を模すには `cutout` を使う。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points als Eingabe)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_rotation · random_scale · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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