typed op• Data kinds: points → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_project_spherical", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_project_spherical: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_project_spherical: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_project_spherical: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_project_spherical: दूसरी images पर output (docs site)
rotating LiDAR की spherical range image पर project करता है (v_res, h_res)। खाली cell=0, पास वाले point को प्राथमिकता (न्यूनतम range)।
हर point को azimuth (column) × elevation (row) bin में डाला जाता है, और sensor origin से उसकी range (slant distance) लिखी जाती है। v_fov=(v_min,v_max)[degree] के elevation band से बाहर, origin पर (r=0), और non-finite coordinate वाले point हटा दिए जाते हैं (honest drop)। खाली / सब drop होने पर पूरी तरह शून्य image लौटती है (= कुछ भी नहीं दिख रहा, honest)।
• points: (N,3), sensor origin के सापेक्ष x=आगे, y=बाएँ, z=ऊपर। (N,3) न हो तो ValueError।
• h_res / v_res: column संख्या (azimuth 360° का समान विभाजन) / row संख्या (elevation band का समान विभाजन)। धनात्मक न हो तो ValueError।
• v_fov: (v_min, v_max) [degree]। v_min < v_max न हो तो ValueError।
column floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res) है: column 0 ठीक पीछे (-x), h_res//2 ठीक सामने (+x), और counter-clockwise बढ़ता है। row (v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res) है (θ elevation है [degree]), row 0 band का ऊपरी सिरा (θ=v_max) है। pixel मान slant range sqrt(x²+y²+z²) है (coordinate की unit में)। एक ही cell में कई point गिरें तो np.minimum.at से न्यूनतम range रखी जाती है (पीछे के point खो जाते हैं)। inverse unproject_spherical है (वही v_fov दें)। ऊँचाई से layer काटने वाला variant project_cylindrical है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op project_spherical। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से h_res (default 1024) और b से v_res (default 64) बदला जाता है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_project_spherical 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op project_spherical को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py
image को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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