occlusion_edges — 3D `range_image` op

• Data kinds: depth → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_edges(depth, rel_thresh=0.05) (implementation को सीधे call करना हो तो import range_image; range_image.occlusion_edges(depth, rel_thresh=0.05), registry से लेना हो तो ops3d.get("occlusion_edges"))

उपयोग

depth discontinuity (foreground/background boundary = occlusion edge) पहचानता है। → bool HxW।

occlusion edge depth की discontinuity (step) है, slope नहीं। एक-समान slope वाली surface continuous होती है और उसमें occlusion नहीं होता, इसलिए उसे flag नहीं करना चाहिए। first-order gradient (=depth/pixel) ख़ुद slope है, और step व slope में फ़र्क नहीं कर सकता (और इसे absolute depth के अनुपात से तुलना करना dimension के हिसाब से असंगत है)।

इसलिए हर axis पर second-order difference (discrete Laplacian के बराबर) d[i+1]-2*d[i]+d[i-1] इस्तेमाल किया जाता है। एक-समान slope (neighbourhood में depth linear) पर second-order difference ≈ 0, जबकि fronto-parallel step पर दोनों तरफ़ बड़ा मान। इसे local depth से normalise करके, जिन pixels का relative depth jump rel_thresh से ज़्यादा है उन्हें boundary माना जाता है।

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• blender_interop — Blender के साथ उपयोग — shape बनाएँ, fullseye से मापें (सावधानियाँ: axes, units, ground truth)

• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade

इसी category के (`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · bearing_angle_image

*Provenance: range_image.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

occlusion_edges — 3D range_image op