unproject_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 数据种类:image2d → points

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import spherical_proj; spherical_proj.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("unproject_spherical"))

用法

球面距离图像 → 3D 点 (M, 3)。只对 range>0 的格按 bin 中心角反投影。

project_spherical 的逆变换。由行/列恢复 bin 中心的 (elevation, azimuth)，把存储的 range 作为 slant distance，从球面 → 直角坐标还原。为空(全 0)时返回 (0, 3)。

• range_img:(v_res, h_res) 的 2-D 数组(非 2-D、大小为 0 时 ValueError)。只有 range > 0 的单元才成为点(0 = 空单元，负值也忽略)。

• v_fov:与投影时相同的 (v_min, v_max) [度]。传入不同的值会得到仰角偏移的点云(一致性无法检查)。

列 c → 方位角 az = (c + 0.5) / h_res · 2π - π，行 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)。点的顺序为 np.nonzero 的行优先顺序(从行 0 开始)。由于还原到 bin 中心，与原始点最多偏离约“半个单元角 × range”，投影时被舍弃的点(同一单元中较远的点、FOV 之外的点)不会恢复。往返一次后点数一般会减少。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• depth_sensors — 深度传感器知识 —— 测距原理、实机数值、缺测的表现

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `points` 作为输入)

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

同类别(`lidar_projection`)

project_spherical · project_cylindrical

*Provenance: spherical_proj.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

unproject_spherical — 3D lidar_projection op

用法