pointmap_to_points — REPRCONV structure op

• データ種: pointmap → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pointmap_to_points(pointmap, drop_nonpositive_z=False) (実装を直接呼ぶなら import reprconv; reprconv.pointmap_to_points(pointmap, drop_nonpositive_z=False)、台帳から引くなら opsreprconv.get("pointmap_to_points"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

格子整列の 3-D 点 pointmap (H,W,3) → 点群 points (N,3)。pointmap 型の出口。

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。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · select_points · flow_apply · points_to_gaussians

同カテゴリ(structure)

frame_axis · knn_graph_to_conn_graph · match_component

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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