statistical_outlier_removal — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0)(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.statistical_outlier_removal(points, k: 'int' = 16, std_ratio: 'float' = 2.0);從台帳取用則 ops3d.get("statistical_outlier_removal"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.statistical_outlier_removal(...) 只回傳**宣告的 out 型別 points 的值**(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.statistical_outlier_removal.raw(...),或直接呼叫 pcl_filter.statistical_outlier_removal。

• 底層回傳: (kept, mask)

用法

去除 k 近鄰平均距離在全域上離群的點(統計離群點去除)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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)。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

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

同類別(`preprocess`)

radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

statistical_outlier_removal — 3D preprocess op

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