fullseye
tb_radius_outlier_removal — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_radius_outlier_removal", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
使い方
半径 radius 内の近傍数が min_neighbors 未満の点を除去する(孤立点除去)。
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。
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。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50
tb_radius_outlier_removal 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
次の例は元の台帳 op radius_outlier_removal を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
- pcl_geodesic —
py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py
型が繋がる次の op(points を入力に取れる)
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
同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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