project_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 資料種類:points → image2d

• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,import spherical_proj; spherical_proj.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("project_spherical"))

用法

投影到旋轉式 LiDAR 的球面距離影像 (v_res, h_res)。空格=0,近點優先(最小 range)。

將各點落入方位角(行)× 仰角(列)的 bin，寫入到感測器原點的 range(slant distance)。v_fov=(v_min,v_max)[度] 仰角帶之外、位於原點(r=0)、座標非有限的點會被捨棄(honest drop)。為空或全部被捨棄時回傳全零影像(=什麼也沒看到，honest)。

• points:(N,3)，以感測器原點為基準，x=前、y=左、z=上。非 (N,3) 時 ValueError。

• h_res / v_res:行數(方位角 360° 的等分)、列數(仰角帶的等分)。非正時 ValueError。

• v_fov:(v_min, v_max) [度]。不滿足 v_min < v_max 時 ValueError。

行為 floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res)，行 0 為正後方(-x)，h_res//2 為正前方(+x)，逆時針遞增。列為 (v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res)(θ 為仰角 [度])，列 0 為帶的上端(θ=v_max)。像素值為 slant range sqrt(x²+y²+z²)(座標單位)。多個點落入同一格時，以 np.minimum.at 保留最小 range(較遠的點會遺失)。逆轉換為 unproject_spherical(傳入相同的 v_fov)。依高度切層的變體是 project_cylindrical。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• depth_sensors — 深度感測器知識 —— 測距原理、實機數值、缺測的表現

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

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

同類別(`lidar_projection`)

unproject_spherical · project_cylindrical

*Provenance: spherical_proj.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

project_spherical — 3D lidar_projection op

用法