depth_to_organized_points — 3D `range_image` op

• Datenarten: depth → pointmap

• Aufruf: import range_image; range_image.depth_to_organized_points(depth, fx=None, fy=None, cx=None, cy=None) (oder ops3d.get("depth_to_organized_points"))

Verwendung

Ein organisiertes Tiefenbild → gitterausgerichtete 3-D-Punkte (H,W,3).

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

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

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pointmap` als Eingabe)

fuse_to_voxel · bump_normals_fbm

Gleiche Kategorie (`range_image`)

normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

*Provenance: range_image.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

depth_to_organized_points — 3D range_image op