unproject_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 데이터 종류: image2d → points

• 호출: import spherical_proj; spherical_proj.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'(또는 ops3d.get("unproject_spherical"))

사용법

구면 레인지 이미지 → 3D 점 (M, 3). range>0 인 셀만 빈 중심각으로 역투영.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`lidar_projection`)

project_spherical · project_cylindrical

*Provenance: spherical_proj.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

unproject_spherical — 3D lidar_projection op

사용법