tb_occupancy_grid — 2D typed op

• 資料種類:points → volume

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_occupancy_grid", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ tb_occupancy_grid: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_occupancy_grid: 其他輸入影像 (文件網站)

動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):

用法

點雲 (N,3) → 三維佔據體素柵格,bool(點落入的體素記為佔據)。

bounds=((xmin,xmax),(ymin,ymax),(zmin,zmax)) 為網格所張成的體積，res 為各軸的體素數(純量 = 立方 res³，或長度 3 的逐軸值)。體素為半開區間 [lo+i/res*span, lo+(i+1)/res*span)，上端 (frac==1) 的點歸入最後一個體素。bounds 外的點被丟棄(若 clamp 到端格，邊界上會堆積虛假障礙物)。match3d.points_to_voxel 產生密度(float)，而這裡產生用於 planning 的佔據(bool)，這是其特有之處。

當 res<=0、points 不是 (N,3) 或 bounds 退化時拋出 ValueError。

橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op occupancy_grid。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。

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。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_occupancy_grid 0.50 0.50

▸ 載入此管線  ·  載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 occupancy_grid。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• occupancy_esdf — py -3.11 examples_3d/occupancy_esdf.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 volume 作為輸入)

identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode

同類別(typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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