depth_to_points — 3D transform op

• 資料種類:depth → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1);從台帳取用則 ops3d.get("depth_to_points"))

用法

深度圖(2.5D)→ 點雲(針孔反投影)。把 depth 列接到所有方法。

由像素 (列 v, 行 u) 的深度 z 產生 X = (u − cx)·z/fx、Y = (v − cy)·z/fy、Z = z。回傳值為 (N,3) float64,各行是 (X, Y, Z) 的相機座標(與深度同單位)。z 為 0 以下的像素被捨棄,所以 N 不超過像素數(約定以 0 表示無效深度)。

• fx, fy, cx, cy: 以像素為單位的焦距與主點。與 project_points 的 K 約定相同。

• stride: 列、行都每隔 stride 個像素抽取。u, v 以抽取後的 index 乘以 stride

得到的 原影像像素座標 計算,因此抽取不改變幾何。

• 沒有輸入驗證(不是 2-D 時在索引處失敗)。NaN 深度因 z > 0 為假而被捨棄。

• 點依列優先順序排列,但不保留列、行資訊。若要保留網格結構,用

depth_to_organized_points。

後續: points_to_voxel / estimate_point_normals / icp_point2plane。逆映射為 project_points,轉 TSDF 用 tsdf_from_depth。

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)

• structured_light_scan — py -3.11 examples_3d/structured_light_scan.py

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 points 作為輸入)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同類別(transform)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field

*Provenance: match3d.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)。*

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