depth_denoise op• Data kinds: depth → depth
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.bilateral_filter_depth(depth: 'np.ndarray', spatial_sigma: 'float', range_sigma: 'float', *, invalid: 'float | None' = 0.0, truncate: 'float' = 3.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import depth_bilateral; depth_bilateral.bilateral_filter_depth(depth: 'np.ndarray', spatial_sigma: 'float', range_sigma: 'float', *, invalid: 'float | None' = 0.0, truncate: 'float' = 3.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("bilateral_filter_depth"))
depth image का bilateral filter (step को बचाने वाला denoise)। → float64 (H,W)।
range weight depth के अपने अंतर से बनता है। invalid pixels (non-finite or sentinel=invalid) neighbourhood के रूप में योगदान नहीं देते, और center invalid हो तो मूल मान ही रहता है (holes भरना fill_holes का काम है)। spatial_sigma pixel unit में, range_sigma depth value की unit में (step > range_sigma हो तो step को पार नहीं करता, और noise std < range_sigma हो तो noise को smooth करता है)। truncate=3 पर Gaussian window radius = ceil(3*spatial_sigma)।
• blender_interop — Blender के साथ उपयोग — shape बनाएँ, fullseye से मापें (सावधानियाँ: axes, units, ground truth)
• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• depth_denoise — py -3.11 examples_3d/depth_denoise.py
depth को input के रूप में लेते हैं)depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image
depth_denoise)*Provenance: depth_bilateral.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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