reconstruct_surface_stereo — MV `stereo` op

• 데이터 종류: image2d → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.reconstruct_surface_stereo(disparity, focal=500.0, baseline=0.1, cx=0.0, cy=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import reconstruction; reconstruction.reconstruct_surface_stereo(disparity, focal=500.0, baseline=0.1, cx=0.0, cy=0.0), 원장에서 가져오려면 opsmv.get("reconstruct_surface_stereo"))

• HALCON 대응: reconstruct_surface_stereo(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

시차 영상의 유효 화소를 3차원 점으로 옮긴다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Z = focal * baseline / d、X = (col - cx) * baseline / d、Y = (row - cy) * baseline / d。NaN と inf と 0 の視差は無効として落とす。有効な画素が無いと (0, 3) の空を返す(理由: 無効の画素は点を作らない)。空の入力(disparity が 0 要素)は ValueError。

자세한 사용 가이드

• machine_vision_classics 패밀리 가이드

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`stereo`)

binocular_disparity_ms · binocular_distance_ms

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

reconstruct_surface_stereo — MV stereo op

사용법