depth_to_organized_points — 3D `range_image` op

• 資料種類:depth → pointmap

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_to_organized_points(depth, fx=None, fy=None, cx=None, cy=None)(要直接呼叫實作,import range_image; range_image.depth_to_organized_points(depth, fx=None, fy=None, cx=None, cy=None);從台帳取用則 ops3d.get("depth_to_organized_points"))

用法

organized 深度圖 → 網格對齊的 3D 點 (H,W,3)。

指定 fx,fy 時做透視反投影 P=((u-cx)/fx*d, (v-cy)/fy*d, d)。未指定時為正交(P=(x,y,depth),網格間距 1)。

u 是行號 (0..W-1),v 是列號 (0..H-1)。fx、fy 是以像素為單位的焦距, cx、cy 是主點,省略時為影像中心 ((W-1)/2, (H-1)/2)。fx 與 fy 中只要有一個為 None 就進入正交模式,cx、cy 被忽略。正交模式下 x, y 就是像素座標本身,因此要注意深度的單位(mm 等)與 x, y 的單位(像素) 混在一起。透視模式下 3 個分量都與深度單位相同。深度 0 或 NaN 會原樣傳播(0 的像素會聚集到 x=y=0 的原點),因此無效像素的排除由呼叫端負責。回傳值為 float64 的 (H,W,3),第 3 軸為 (x, y, z),x 向右,y 向下,z 為縱深(影像座標系)。沒有輸入驗證,非 2-D 輸入會在 d.shape 的展開處失敗。normals_from_depth 在內部使用本函式的輸出。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• blender_interop — 與 Blender 搭配使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 量測(座標軸、單位、真值資料的陷阱)

• depth_sensors — 深度感測器知識 —— 測距原理、實機數值、缺測的表現

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `pointmap` 作為輸入)

fuse_to_voxel · bump_normals_fbm

同類別(`range_image`)

normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

*Provenance: range_image.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

depth_to_organized_points — 3D range_image op

用法