statistical_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• データ種: points → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0) (実装を直接呼ぶなら import pcl_filter; pcl_filter.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0)、台帳から引くなら ops3d.get("statistical_outlier_removal"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.statistical_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.statistical_outlier_removal.raw(...)、または pcl_filter.statistical_outlier_removal を直接呼ぶ。

• 本体の返り: (kept, mask)

使い方

各点の k 近傍平均距離が大域的に外れる点を除去する(統計的外れ値除去)。

点ごとに「最も近い k 個(自分自身は除く)までの平均距離」を測り、その全点分布の

`mean + std_ratio*std` を超える点を飛び点とみなして落とす。まばらな飛び点の掃除に

有効で、密な面上の点は残る。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

k : int

近傍数(既定 16)。点数が少なければ内部で `n-1` に丸める。

std_ratio : float

しきい値の緩さ。大きいほど残りやすい(除去が緩い)。

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)。`points[keep_mask] が filtered` に等しい。

Notes

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点数 < 3 では統計が立たないため、全点を残す(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`)

radius_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)。*

statistical_outlier_removal — 3D preprocess op

使い方