extract_surface_points — 3D `tsdf_fusion` op

• 데이터 종류: sdf → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.extract_surface_points(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import tsdf_fusion; tsdf_fusion.extract_surface_points(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("extract_surface_points"))

사용법

TSDF 영교차에서 표면점 (M,3) 을 추출(marching cubes 불필요, 선형 보간).

관측된(weight>0) 인접 voxel 쌍에서 TSDF 부호가 바뀌는 변을, 그 2 중심 사이에서 alpha = t_a/(t_a - t_b) 로 선형 보간하여 교점(표면점)을 낸다. 양 끝 모두 weight>0 인변만 채택(미관측 초기값 1.0 과의 가짜 교차를 만들지 않음 = honest). x/y/z 3 축의 모든 변을 주사. 교차가 없으면 빈 (0,3) 을 반환한다(속이지 않고 honest 하게 빈 값을 반환).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

• tsdf_fusion_demo — py -3.11 examples_3d/tsdf_fusion_demo.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`tsdf_fusion`)

fuse · integrate

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

extract_surface_points — 3D tsdf_fusion op

사용법