bearing_angle_image — 3D `range_image` op

• 데이터 종류: depth → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.bearing_angle_image(depth, direction='down')(구현을 직접 호출하려면 import range_image; range_image.bearing_angle_image(depth, direction='down'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("bearing_angle_image"))

사용법

bearing-angle 이미지: 주사 방향을 따른 시선과 국소 면이 이루는 각(range image 의 고전적 기술자). → HxW(도).

인접 깊이 차로부터 국소 경사각 atan2(Δdepth, step)을 계산. 사면의 방향에 민감하고 조명 불변. direction ∈ {down,up,right,left}.

direction이 "down"/"up"이면 행 방향(axis=0), "right"/"left"이면 열 방향(axis=1)의 np.gradient(중심 차분, 끝은 단측 차분)로 인접 깊이 차 Δd를 구하고, "up"/"left"에서는 부호를반전한다. 각도는 degrees(atan2(Δd, 1))이므로 값의 범위는 (-90, 90) 도, 평탄면에서 0, 주사방향으로 멀어지는 면에서 양수. 격자 간격을 1로 하고 있으므로, 깊이의 단위가 화소와 다른(mm 등) 경우에는 기하학적 입사각 그 자체가 아니라 "깊이 단위당 기울기"의 각이 된다. 위 4 단어 이외의 direction은 열 방향·부호 그대로로 취급되며 오류가 되지 않는다. 반환값은 float32 의 (H,W). 깊이의 계단에서는 ±90 도 가까이까지 흔들리므로 차폐의 기준도 되지만, 계단과 사면을 구별하려면 occlusion_edges를 사용한다. 입력 검증은 없다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges

*Provenance: range_image.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

bearing_angle_image — 3D range_image op

사용법