project_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 数据种类:points → image2d

• 调用: 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'(要直接调用实现,import spherical_proj; spherical_proj.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("project_spherical"))

用法

投影到旋转式 LiDAR 的球面距离图像 (v_res, h_res)。空格=0,近点优先(最小 range)。

将各点落入方位角(列)× 仰角(行)的 bin，写入到传感器原点的 range(slant distance)。v_fov=(v_min,v_max)[度] 仰角带之外、位于原点(r=0)、坐标非有限的点被丢弃(honest drop)。为空或全部被丢弃时返回全零图像(=什么也没看到，honest)。

• points:(N,3)，以传感器原点为基准，x=前、y=左、z=上。非 (N,3) 时 ValueError。

• h_res / v_res:列数(方位角 360° 的等分)、行数(仰角带的等分)。非正时 ValueError。

• v_fov:(v_min, v_max) [度]。不满足 v_min < v_max 时 ValueError。

列为 floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res)，列 0 为正后方(-x)，h_res//2 为正前方(+x)，逆时针递增。行为 (v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res)(θ 为仰角 [度])，行 0 为带的上端(θ=v_max)。像素值为 slant range sqrt(x²+y²+z²)(坐标单位)。多个点落入同一单元时，用 np.minimum.at 保留最小 range(较远的点会丢失)。逆变换为 unproject_spherical(传入相同的 v_fov)。按高度切层的变体是 project_cylindrical。

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)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image2d` 作为输入)

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

同类别(`lidar_projection`)

unproject_spherical · project_cylindrical

*Provenance: spherical_proj.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)。*

project_spherical — 3D lidar_projection op

用法