bearing_angle_image — 3D `range_image` op

• 資料種類:depth → image2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.bearing_angle_image(depth, direction='down')(要直接呼叫實作,import range_image; range_image.bearing_angle_image(depth, direction='down');從台帳取用則 ops3d.get("bearing_angle_image"))

用法

bearing-angle 影像:沿掃描方向的視線與局部表面所成的角(range image 的經典描述子)。→ HxW(度)。

由相鄰深度差計算局部傾斜角 atan2(Δdepth, step)。對斜面朝向敏感且與照明無關。direction ∈ {down,up,right,left}。

direction 為 "down"/"up" 時用列方向(axis=0),為 "right"/"left" 時用行方向(axis=1)的 np.gradient(中心差分,邊緣為單側差分)取相鄰深度差 Δd,"up"/"left" 時符號取反。角度為 degrees(atan2(Δd, 1)),因此值域為 (-90, 90) 度,平坦面為 0,沿掃描方向遠離的面為正。網格間距取 1,因此當深度單位與像素不同(mm 等)時, 得到的不是幾何上的入射角本身,而是「每深度單位的傾斜」的角。上述 4 個詞以外的 direction 按行方向、符號不變處理,不會報錯。回傳值為 float32 的 (H,W)。在深度階躍處會擺動到接近 ±90 度,因此也可作為遮擋的參考,但要區分階躍與斜面請使用 occlusion_edges。沒有輸入驗證。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• blender_interop — 與 Blender 搭配使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 量測(座標軸、單位、真值資料的陷阱)

• depth_sensors — 深度感測器知識 —— 測距原理、實機數值、缺測的表現

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade

同類別(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges

*Provenance: range_image.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

bearing_angle_image — 3D range_image op

用法