tb_project_spherical — 2D `typed` op

• Datenarten: points → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_project_spherical", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

Projektion auf ein sphärisches Entfernungsbild für rotierendes LiDAR (v_res, h_res). Leere Zellen = 0, der nächste Punkt gewinnt (minimale range).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

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。

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)

• (noch keine)

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

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

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_project_spherical — 2D typed op