fullseye
tb_voxel_grid_downsample — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_voxel_grid_downsample", 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
辺 voxel_size の格子で点群を間引き、各セルを重心 1 点に集約する(決定論的)。
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。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op voxel_grid_downsample。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。この op に調整点は無く、a も b も使われない。
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_voxel_grid_downsample 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 voxel_grid_downsample 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)。
- pointcloud_downsampling —
py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.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_radius_outlier_removal
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_radius_outlier_removal · 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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