project_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 데이터 종류: points → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import spherical_proj; spherical_proj.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("project_spherical"))

사용법

회전식 LiDAR 의 구면 레인지 이미지로 투영 (v_res, h_res). 빈 셀=0, 가까운 점 우선(최소 range).

각 점을 방위각(열) × 앙각(행) bin에 떨어뜨리고, 센서 원점으로부터의 range(slant distance)를 쓴다. v_fov=(v_min,v_max)[도]의 앙각 대역 밖, 원점 위(r=0), 비유한 좌표인 점은 버린다(honest drop). 비어 있거나 전부 drop된 경우에는 전부 0인 영상을 반환한다(=아무것도 보이지 않음, honest).

• points: (N,3), 센서 원점 기준으로 x=앞, y=왼쪽, z=위. (N,3)이 아니면 ValueError.

• h_res / v_res: 열 수(방위각 360°의 등분), 행 수(앙각 대역의 등분). 양수가 아니면 ValueError.

• v_fov: (v_min, v_max) [도]. v_min < v_max가 아니면 ValueError.

열은 floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res)로, 열 0이 바로 뒤(-x), h_res//2가 정면(+x)이며, 반시계 방향으로 증가한다. 행은 (v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res)(θ는 앙각 [도])로, 행 0이 대역의 위쪽 끝(θ=v_max). 화소값은 slant range sqrt(x²+y²+z²)(좌표 단위). 같은 셀에 여러 점이 떨어지면 np.minimum.at으로 최소 range를 남긴다(안쪽 점은 잃는다). 역변환은 unproject_spherical(같은 v_fov를 넘길 것). 높이로 층을 자르는 변종이 project_cylindrical이다.

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)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`lidar_projection`)

unproject_spherical · project_cylindrical

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

project_spherical — 3D lidar_projection op

사용법