typed op• Datenarten: points → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_project_spherical", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_project_spherical: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_project_spherical: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_project_spherical: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_project_spherical: andere Eingaben (Doku-Website)
Projektion auf ein sphärisches Entfernungsbild für rotierendes LiDAR (v_res, h_res). Leere Zellen = 0, der nächste Punkt gewinnt (minimale range).
Jeder Punkt wird in eine Azimut- (Spalte) × Elevations-Bin (Zeile) einsortiert, und seine range (slant distance) vom Sensorursprung wird eingetragen. Punkte außerhalb des Elevationsbands v_fov=(v_min,v_max)[Grad], im Ursprung (r=0) oder mit nicht endlichen Koordinaten werden verworfen (honest drop). Ist die Eingabe leer / alles verworfen, wird ein Bild aus lauter Nullen zurückgegeben (= nichts ist sichtbar, honest).
• points: (N,3), bezogen auf den Sensorursprung mit x = vorn, y = links, z = oben. Nicht (N,3) ergibt ValueError.
• h_res / v_res: Spaltenzahl (gleichmäßige Teilung von 360° Azimut) / Zeilenzahl (gleichmäßige Teilung des Elevationsbands). Nicht positiv ergibt ValueError.
• v_fov: (v_min, v_max) [Grad]. Ohne v_min < v_max gibt es ValueError.
Die Spalte ist floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res): Spalte 0 ist direkt hinten (-x), h_res//2 direkt vorn (+x), gegen den Uhrzeigersinn zunehmend. Die Zeile ist (v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res) (θ ist die Elevation [Grad]), Zeile 0 ist der obere Rand des Bands (θ=v_max). Der Pixelwert ist die slant range sqrt(x²+y²+z²) (Koordinateneinheit). Fallen mehrere Punkte in dieselbe Zelle, behält np.minimum.at die kleinste range (die hinteren Punkte gehen verloren). Die Umkehrung ist unproject_spherical (dasselbe v_fov übergeben). Die Variante, die Schichten nach der Höhe schneidet, ist project_cylindrical.
Die 3d-Op project_spherical, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert h_res (Standard 1024), b variiert v_res (Standard 64).
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_project_spherical 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op project_spherical auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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