preprocess op• Datenarten: points → points
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float') (die Implementierung direkt: import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float'); aus dem Register: ops3d.get("voxel_grid_downsample"))
Dünnt eine Punktmenge auf einem Gitter der Kantenlänge voxel_size aus und fasst jede Zelle zu einem Schwerpunktpunkt zusammen (deterministisch).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
空間を一辺 `voxel_size` の立方体セルに区切り、同じセルに落ちた点をその重心
1 点で代表させる。密度ムラを均し、下流(ICP・特徴量)の計算量を点数で抑える標準手法。
出力順はボクセル座標の辞書順で固定(同じ入力なら常に同じ出力=決定論的)。
Parameters
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points : array_like, shape (N, 3)
入力点群。
voxel_size : float
セルの一辺(> 0)。大きいほど強く間引く。
Returns
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ndarray, shape (M, 3)
各占有セルの重心(M <= N)。すべて入力の軸並行 bounding box 内に収まる。
Notes
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`voxel_size <= 0` は ValueError。空入力は空 (0,3) を返す(graceful)。
重心はセル内の点の平均なので、必ず入力点の凸包(ゆえに bbox)内に入る。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• 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.
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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
preprocess)statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · mls_smooth · volume_downsample
*Provenance: pcl_filter.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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