pointmap_to_points — REPRCONV `structure` op

• Data kinds: pointmap → points

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pointmap_to_points(pointmap, drop_nonpositive_z=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.pointmap_to_points(pointmap, drop_nonpositive_z=False), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("pointmap_to_points"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

grid-organised 3-D points pointmap (H,W,3) → point cloud points (N,3)। pointmap प्रकार से निकास।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

行優先(row-major)に並べ直し、非有限の行は捨てる(pointmap では NaN が「その画素は無効」の印なので、ここでは拒否せず落とす)。drop_nonpositive_z=True は z <= 0 の行も捨てる —— depth_to_organized_points のカメラ座標の pointmap は無効深度 0 が原点に集まるので、その場合に使う(depth_to_points と同じ規約になり、同じ内部行列なら同じ点が同じ順に出る)。地心座標(dem_geocentric_grid)では z が負になりうるので既定は False。列の意味(x, y, z)は入力のまま変えない。

Args:

pointmap: (H, W, 3)。

drop_nonpositive_z: True で z <= 0 の行も捨てる。

Returns:

(N, 3) float64。

Raises:

ValueError: (H, W, 3) でない / 空 / 有効な点が 1 つも残らない。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`points` को input के रूप में लेते हैं)

points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · select_points · flow_apply · points_to_gaussians

इसी category के (`structure`)

frame_axis · knn_graph_to_conn_graph · match_component

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

pointmap_to_points — REPRCONV structure op