carve — 3D `space_carving` op

• 데이터 종류: images → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.carve(silhouettes: 'Sequence[np.ndarray]', Ks: 'Sequence[np.ndarray]', Rs: 'Sequence[np.ndarray]', ts: 'Sequence[np.ndarray]', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import visualhull; visualhull.carve(silhouettes: 'Sequence[np.ndarray]', Ks: 'Sequence[np.ndarray]', Rs: 'Sequence[np.ndarray]', ts: 'Sequence[np.ndarray]', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("carve"))

사용법

bounds 를 res^3 voxel 로 이산화하고, 모든 실루엣 안으로 투영되는 voxel 만 남깁니다(공간 조각).

각 voxel 중심을 모든 카메라 m 에 X_cam = R_m X + t_m 로 투영하여, depth>0·영상 안· silhouettes[m] 가 전경, 을 모두 만족하는 voxel 만 keep 한다(시야 뿔의 공통 부분). 실루엣/카메라는 길이 M 의 리스트.

Parameters

silhouettes : list of (H, W) bool array 각 카메라의 전경 마스크(M 개).

Ks, Rs, ts : list 각 카메라의 내부 파라미터·회전·병진(각 M 개).

bounds : ((xmin,xmax),(ymin,ymax),(zmin,zmax)) 조각할 직육면체 영역.

res : int 각 축의 voxel 분할 수(voxel 총수 = res^3).

Returns

(res, res, res) bool ndarray 점유 voxel. indexing='ij' 로 축은 (x, y, z).

vox[i,j,k] 의 중심은 (xmin+(i+.5)dx, ymin+(j+.5)dy, zmin+(k+.5)dz).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)

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)

• space_carving — py -3.11 examples_3d/space_carving.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`voxel` 를 입력으로 받는 것)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

같은 카테고리(`space_carving`)

visual_hull · synthesize_silhouette · carve_look_at

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

carve — 3D space_carving op

사용법