integrate — 3D `tsdf_fusion` op

• 数据种类:sdf × depth → sdf

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 ops3d.get("integrate"))

用法

用投影式 TSDF 把一张深度整合进 volume(原地,加权滑动平均)。

用 (K,R,t) 投影各 voxel 中心(X_cam = R X + t, u = fx*X/Z+cx),比较对应像素的观测深度 d_meas 与 voxel 的相机深度 d_voxel = Z_cam。sdf = min(1, (d_meas - d_voxel)/trunc) 仅应用于同时满足以下全部条件的 voxel:

在图像内、d_meas>0 且有限、(d_meas - d_voxel) >= -trunc(比表面深 trunc 以上 = 遮挡区域无法观测,不更新)。在此 valid 集合上 sdf ∈ [-1,1]。

更新:tsdf = (w*tsdf + sdf)/(w+1),weight = w+1(1 帧权重为 1)。

传入 bounds 时,voxel 中心按 world 解释,(K,R,t) 为 world→camera。bounds=None(默认) 时,voxel 中心按 grid-index 坐标系((i+0.5,...))解释,(K,R,t) 为 grid→camera (fuse 会传入 bounds,因此在 world 坐标中融合)。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• depth_sensors — 深度传感器知识 —— 测距原理、实机数值、缺测的表现

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `sdf` 作为输入)

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

同类别(`tsdf_fusion`)

fuse · extract_surface_points

*Provenance: tsdf_fusion.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

integrate — 3D tsdf_fusion op

用法