fullseye

cutout — 3D augment op

• データ種: points → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (実装を直接呼ぶなら import pcl_augment; pcl_augment.cutout(points, extent: 'Union[float, np.ndarray]', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'、台帳から引くなら ops3d.get("cutout"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.cutout(...) は宣言 out 型 points の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.cutout.raw(...)、または pcl_augment.cutout を直接呼ぶ。

使い方

空間的な軸平行ボックス領域を除去し (kept, kept_idx) を返す(局所欠損の模倣)。

既存の点を 1 つ一様サンプルして中心とし、辺長 extent(スカラ=立方体, または (3,)=各軸辺長)のボックス内の点をすべて除去する。中心点自身が必ず入るため 最低 1 点は除去される。除去点は必ず辺長 extent のボックスに収まる(空間的に 局所的 = ランダム散布とは判別可能)。kept == points[kept_idx]、extent > 0。

extent に正でない値や (3,) 以外の形を渡すと ValueError。空入力は空と空 インデックスを返す。中心は rng.integers(n) で選ぶ点なので、seed が同じでも点の 並びが変わると別の場所が抜ける。ボックス判定は |P - center| <= extent/2 の閉区間。 除去点数は密度次第で、extent を雲の大きさより大きくすると全点が消える。返り値は (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))、順序は元のまま。一様な欠損は random_dropout。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(augment)

jitter · random_rotation · random_scale · random_dropout · elastic_deform

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Provenance: pcl_augment.py — 3D 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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