voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float')(구현을 직접 호출하려면 import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

사용법

변 voxel_size 의 격자로 점군을 솎아, 각 셀을 무게중심 한 점으로 집약(결정적).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · mls_smooth · volume_downsample

*Provenance: pcl_filter.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

사용법