voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• データ種: points → points

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

使い方

辺 voxel_size の格子で点群を間引き、各セルを重心 1 点に集約する(決定論的)。

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。

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)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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 · radius_outlier_removal · 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)。*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

使い方