tb_radius_outlier_removal — 2D `typed` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_radius_outlier_removal", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

tb_radius_outlier_removal: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_radius_outlier_removal: stages (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_radius_outlier_removal: other inputs (docs site)

Verwendung

Entfernt Punkte, deren Anzahl an Nachbarn innerhalb des Radius radius unter min_neighbors liegt (Entfernung isolierter Punkte).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

各点を中心に半径 `radius の球を張り、その中に居る他点の数が min_neighbors`

に満たない点を「孤立した粒」として落とす。統計的手法より局所的・直接的で、

センサの実スケールが分かっているときにしきい値を決めやすい。

Parameters

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points : array_like, shape (N, 3)

入力点群。

radius : float

近傍とみなす球の半径(> 0)。

min_neighbors : int

残すのに必要な近傍数(自分自身は数えない、既定 8)。

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)。

Notes

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`radius <= 0` は ValueError。空入力は空を返す(graceful)。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `radius_outlier_removal。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が min_neighbors(既定 8)を振る。b` は未使用。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_points 0.50 0.50
tb_radius_outlier_removal 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op radius_outlier_removal auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

Gleiche Kategorie (`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_radius_outlier_removal — 2D typed op