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

*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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_statistical_outlier_removal: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_statistical_outlier_removal: knob b sweep (docs site)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_statistical_outlier_removal: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_statistical_outlier_removal: other inputs (docs site)
Entfernt Punkte, deren mittlerer Abstand zu den k nächsten Nachbarn global als Ausreißer auffällt (statistische Ausreißerentfernung).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
点ごとに「最も近い k 個(自分自身は除く)までの平均距離」を測り、その全点分布の
`mean + std_ratio*std` を超える点を飛び点とみなして落とす。まばらな飛び点の掃除に
有効で、密な面上の点は残る。
Parameters
----------
points : array_like, shape (N, 3)
入力点群。
k : int
近傍数(既定 16)。点数が少なければ内部で `n-1` に丸める。
std_ratio : float
しきい値の緩さ。大きいほど残りやすい(除去が緩い)。
Returns
-------
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)。`points[keep_mask] が filtered` に等しい。
Notes
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点数 < 3 では統計が立たないため、全点を残す(graceful)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `statistical_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 k(既定 16)、b が std_ratio`(既定 2)を振る。
• 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.
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_statistical_outlier_removal 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op statistical_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
points als Eingabe)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_radius_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).*
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