depth_denoise op• Datenarten: depth × image2d → depth
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_bilateral(depth: 'np.ndarray', guide: 'np.ndarray', spatial_sigma: 'float', range_sigma: 'float', *, invalid: 'float | None' = 0.0, truncate: 'float' = 3.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import depth_bilateral; depth_bilateral.joint_bilateral(depth: 'np.ndarray', guide: 'np.ndarray', spatial_sigma: 'float', range_sigma: 'float', *, invalid: 'float | None' = 0.0, truncate: 'float' = 3.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("joint_bilateral"))
Joint-/Cross-Bilateral: geglättet wird die Tiefe, während die Range-Gewichte aus den Differenzen des Guides stammen. → float64 (H,W).
Auch bei grober Tiefe lassen sich Stufen mithilfe der scharfen Kanten eines sauberen guide (RGB-Leuchtdichte, anderer Sensor) erhalten. range_sigma ist in Einheiten des guide-Werts. Pixel, an denen der guide nicht endlich ist, und Pixel, an denen depth ungültig ist, tragen nicht bei. guide und depth müssen dieselbe Form haben (fail-closed).
• blender_interop — Zusammen mit Blender — Form bauen, mit fullseye messen (Fallstricke: Achsen, Einheiten, Referenzdaten)
• 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.
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.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
depth_denoise)bilateral_filter_depth · fill_holes
*Provenance: depth_bilateral.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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