tsdf_fusion op• Datenarten: sdf → points
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.extract_surface_points(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import tsdf_fusion; tsdf_fusion.extract_surface_points(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("extract_surface_points"))
Extrahiert Oberflächenpunkte (M,3) aus dem TSDF-Nulldurchgang (ohne Marching Cubes; lineare Interpolation).
Für jede Kante zwischen benachbarten beobachteten (weight>0) voxeln, an der das TSDF-Vorzeichen wechselt, wird zwischen den 2 Zentren mit alpha = t_a/(t_a - t_b) linear interpoliert und der Schnittpunkt (Oberflächenpunkt) ausgegeben. Nur Kanten mit weight>0 an beiden Enden werden verwendet (keine falschen Schnitte mit dem unbeobachteten Anfangswert 1.0 = honest). Alle Kanten der 3 Achsen x/y/z werden abgetastet. Gibt es keine Schnitte, wird ein leeres (0,3) zurückgegeben (ehrlich leer, nichts vorgetäuscht).
• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen
• 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.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
• tsdf_fusion_demo — py -3.11 examples_3d/tsdf_fusion_demo.py
points als Eingabe)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
tsdf_fusion)*Provenance: tsdf_fusion.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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