lidar_projection op• Datenarten: points → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.project_cylindrical(points, h_res: 'int' = 1024, z_bins: 'int' = 64, z_range=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import spherical_proj; spherical_proj.project_cylindrical(points, h_res: 'int' = 1024, z_bins: 'int' = 64, z_range=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("project_cylindrical"))
Projiziert in ein zylindrisches Range-Bild (z_bins, h_res). Azimut (Spalten) × z (Zeilen); das Pixel ist der horizontale Radius ρ = hypot(x,y).
Während die Kugelprojektion Schichten nach Elevation schneidet, schneidet die Zylinderprojektion die Höhe z in gleichen Abständen (geeignet zum Abwickeln von Wänden/Säulen/Korridoren). Der Pixelwert ist der horizontale Abstand ρ von der z-Achse (eine natürliche Invariante, die für Punkte auf einem Zylinder konstant ist). Leere Zelle=0, nähere Punkte haben Vorrang (minimales ρ). Ohne Angabe von z_range=(z_min,z_max) wird [z.min, z.max] der Punktwolke verwendet. z-Breite null ist fail-closed (ValueError). Zeile 0 = oberer Rand (z=z_max). Punkte außerhalb von z_range, auf der z-Achse (ρ=0) oder mit nicht endlichen Koordinaten werden verworfen.
• 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.
• curvilinear_proj — py -3.11 examples_3d/curvilinear_proj.py
image2d als Eingabe)fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade
lidar_projection)project_spherical · unproject_spherical
*Provenance: spherical_proj.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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