integrate — 3D `tsdf_fusion` op

• 데이터 종류: sdf × depth → sdf

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.integrate(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', depth: 'np.ndarray', K, R, t, trunc: 'float', bounds: 'Optional[Bounds]' = None) -> 'None'(구현을 직접 호출하려면 import tsdf_fusion; tsdf_fusion.integrate(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', depth: 'np.ndarray', K, R, t, trunc: 'float', bounds: 'Optional[Bounds]' = None) -> 'None', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("integrate"))

사용법

깊이 한 장을 투영적 TSDF 로 volume 에 통합(in-place, 가중 이동평균).

각 voxel 중심을 (K,R,t) 로 투영(X_cam = R X + t, u = fx*X/Z+cx)하고, 대응 화소의관측 깊이 d_meas 와 voxel 의 카메라 깊이 d_voxel = Z_cam 을 비교. sdf = min(1, (d_meas - d_voxel)/trunc) 를, 다음을 모두 만족하는 voxel 에만 적용:

영상 안·d_meas>0 이면서 유한·(d_meas - d_voxel) >= -trunc(표면보다 trunc 이상 안쪽 = 가림 영역은 관측 불가로서 갱신하지 않음). 이 valid 집합에서 sdf ∈ [-1,1].

갱신: tsdf = (w*tsdf + sdf)/(w+1), weight = w+1(1 프레임 가중치 1).

bounds 를 넘기면 voxel 중심을 world 로 해석하고 (K,R,t) 는 world→camera. bounds=None(기본값) 에서는 voxel 중심을 grid-index 프레임((i+0.5,...))으로 해석하고 (K,R,t) 는 grid→camera 로 한다(fuse 는 bounds 를 넘기므로 world 좌표로 융합된다).

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

타입이 이어지는 다음 연산자(`sdf` 를 입력으로 받는 것)

sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract · sdf_smooth_union

같은 카테고리(`tsdf_fusion`)

fuse · extract_surface_points

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

integrate — 3D tsdf_fusion op

사용법