bearing_angle_image — 3D `range_image` op

• Datenarten: depth → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.bearing_angle_image(depth, direction='down') (die Implementierung direkt: import range_image; range_image.bearing_angle_image(depth, direction='down'); aus dem Register: ops3d.get("bearing_angle_image"))

Verwendung

Ein Bearing-Angle-Bild: der Winkel zwischen der Sichtlinie längs der Scanrichtung und der lokalen Oberfläche (ein klassischer Range-Image-Deskriptor). → HxW in Grad.

Berechnet aus benachbarten Tiefendifferenzen den lokalen Neigungswinkel atan2(Δdepth, step). Empfindlich für die Orientierung von Hängen und beleuchtungsinvariant. direction ∈ {down,up,right,left}.

Bei direction "down"/"up" wird mit np.gradient in Zeilenrichtung (axis=0), bei "right"/"left" in Spaltenrichtung (axis=1) (zentrale Differenzen, am Rand einseitig) die benachbarte Tiefendifferenz Δd bestimmt; bei "up"/"left" wird das Vorzeichen umgekehrt. Der Winkel ist degrees(atan2(Δd, 1)), der Wertebereich also (-90, 90) Grad, 0 auf ebenen Flächen und positiv auf Flächen, die sich in Abtastrichtung entfernen. Der Gitterabstand ist 1; weicht die Tiefeneinheit von Pixeln ab (mm usw.), ist es also nicht der geometrische Einfallswinkel selbst, sondern der Winkel der "Neigung pro Tiefeneinheit". Andere direction-Werte als die 4 Wörter oben werden wie Spaltenrichtung mit unverändertem Vorzeichen behandelt und lösen keinen Fehler aus. Rückgabewert ist float32 (H,W). An Tiefenstufen schlägt der Wert bis nahe ±90 Grad aus und taugt daher auch als Hinweis auf Verdeckung; um Stufe und Hang zu unterscheiden, occlusion_edges verwenden. Es gibt keine Eingabeprüfung.

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• blender_interop — Zusammen mit Blender — Form bauen, mit fullseye messen (Fallstricke: Achsen, Einheiten, Referenzdaten)

• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade

Gleiche Kategorie (`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges

*Provenance: range_image.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

bearing_angle_image — 3D range_image op