unproject_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 資料種類:image2d → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import spherical_proj; spherical_proj.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("unproject_spherical"))

用法

球面距離影像 → 3D 點 (M, 3)。只對 range>0 的格按 bin 中心角反投影。

project_spherical 的逆轉換。由列/行還原 bin 中心的 (elevation, azimuth)，把儲存的 range 當作 slant distance，從球面 → 直角座標還原。為空(全 0)時回傳 (0, 3)。

• range_img:(v_res, h_res) 的 2-D 陣列(非 2-D、大小為 0 時 ValueError)。只有 range > 0 的格子才成為點(0 = 空格，負值也忽略)。

• v_fov:與投影時相同的 (v_min, v_max) [度]。傳入不同的值會得到仰角偏移的點雲(一致性無法檢查)。

行 c → 方位角 az = (c + 0.5) / h_res · 2π - π，列 r → 仰角 el = v_min + ((v_res-1-r) + 0.5) / v_res · (v_max - v_min)(度 → rad)，x = r cos(el) cos(az)、y = r cos(el) sin(az)、z = r sin(el)。點的順序為 np.nonzero 的列優先順序(從列 0 開始)。由於還原到 bin 中心，與原始點最多偏離約「半個格角 × range」，投影時被捨棄的點(同一格中較遠的點、FOV 之外的點)不會恢復。往返一次後點數一般會減少。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同類別(`lidar_projection`)

project_spherical · project_cylindrical

*Provenance: spherical_proj.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)。*

unproject_spherical — 3D lidar_projection op

用法