structured_light op• Datenarten: images → depth
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_from_focus(images, focus_positions=None) (die Implementierung direkt: import ops3d; ops3d.depth_from_focus(images, focus_positions=None); aus dem Register: ops3d.get("depth_from_focus"))
• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.depth_from_focus(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs depth (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.depth_from_focus.raw(...) oder rufe ops3d.depth_from_focus direkt auf.
• HALCON-Äquivalent: depth_from_focus (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Schätzt Höhe/Tiefe aus unterschiedlich fokussierten Bildern als Position der besten Schärfe je Pixel.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
「焦点を変えた画像から高さ」「ピントを変えた複数画像から深さ」を求める shape-from-focus の入口。詳細な信頼度が必要なら reconstruction.depth_from_focus を直接呼び sharpness も確認する。
• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen
• 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.
• ftp_and_focus_depth — py -3.11 examples_3d/ftp_and_focus_depth.py
depth als Eingabe)depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image
structured_light)wrapped_phase · unwrap_phase_2d · graycode_decode · decode_fringe · fringe_ftp_phase · synthesize_fringes · absolute_phase · triangulate_column
*Provenance: ops3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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