bilateral_filter_depth — 3D `depth_denoise` op

• 데이터 종류: depth → depth

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.bilateral_filter_depth(depth: 'np.ndarray', spatial_sigma: 'float', range_sigma: 'float', *, invalid: 'float | None' = 0.0, truncate: 'float' = 3.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import depth_bilateral; depth_bilateral.bilateral_filter_depth(depth: 'np.ndarray', spatial_sigma: 'float', range_sigma: 'float', *, invalid: 'float | None' = 0.0, truncate: 'float' = 3.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("bilateral_filter_depth"))

사용법

깊이 이미지의 바이래터럴 필터(단차 보존 잡음 제거). → float64 (H,W).

range 가중치는 깊이 자체의 차로 만든다. 무효 화소(비유한 or sentinel=invalid)는 근방으로서 기여하지 않으며, 중심이 무효이면 원래 값 그대로(구멍 메우기는 fill_holes 의 역할). spatial_sigma 는 화소 단위, range_sigma 는 깊이 값의 단위(계단 > range_sigma 이면 계단을 넘지 않고, 잡음 std < range_sigma 이면 잡음을 평활한다). truncate=3 에서 가우스 창 반지름 = ceil(3*spatial_sigma).

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)

• depth_denoise — py -3.11 examples_3d/depth_denoise.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`depth` 를 입력으로 받는 것)

depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

같은 카테고리(`depth_denoise`)

joint_bilateral · fill_holes

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

bilateral_filter_depth — 3D depth_denoise op

사용법