depth_to_organized_points — 3D `range_image` op

• 데이터 종류: depth → pointmap

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

사용법

organized 깊이 이미지 → 격자 정렬 3D 점 (H,W,3).

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)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`pointmap` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · bump_normals_fbm

같은 카테고리(`range_image`)

normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

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

depth_to_organized_points — 3D range_image op

사용법