tb_project_spherical — 2D typed op

• データ種: points → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_project_spherical", 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)

*図なし: この op は points を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

使い方

回転式 LiDAR の球面レンジ画像へ投影 (v_res, h_res)。空セル=0, 近い点優先(最小 range)。

各点を方位角(列)× 仰角(行)ビンへ落とし、センサ原点からの range(slant distance)を書く。

v_fov=(v_min,v_max)[度] の仰角帯の外側、原点上(r=0)、非有限座標の点は落とす(honest drop)。

空/全 drop の場合は全ゼロ画像を返す(=何も見えていない、honest)。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `project_spherical。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 h_res(既定 1024)、b が v_res`(既定 64)を振る。

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)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*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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