voxel_grid_downsample — 3D `preprocess` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float')(要直接呼叫實作,import pcl_filter; pcl_filter.voxel_grid_downsample(points, voxel_size: 'float');從台帳取用則 ops3d.get("voxel_grid_downsample"))

用法

用邊長 voxel_size 的格子抽稀點群,把每個單元聚合為一個重心點(確定性)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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)

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · 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)。*

voxel_grid_downsample — 3D preprocess op

用法