tb_occupancy_grid — 2D `typed` op

• 数据种类:points → volume

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_occupancy_grid", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_occupancy_grid: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_occupancy_grid: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_occupancy_grid: 其他输入图像 (文档网站)

动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):

tb_occupancy_grid: animation

用法

点云 (N,3) → 三维占据体素栅格,bool(点落入的体素记为占据)。

bounds=((xmin,xmax),(ymin,ymax),(zmin,zmax)) 为网格所张成的体积，res 为各轴的体素数(标量 = 立方 res³，或长度 3 的逐轴值)。体素为半开区间 [lo+i/res*span, lo+(i+1)/res*span)，上端 (frac==1) 的点归入最后一个体素。bounds 外的点被丢弃(若 clamp 到端格，边界上会堆积虚假障碍物)。match3d.points_to_voxel 生成密度(float)，而这里生成用于 planning 的占据(bool)，这是其特有之处。

当 res<=0、points 不是 (N,3) 或 bounds 退化时抛出 ValueError。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op occupancy_grid。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调参数，a 和 b 都不使用。

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_occupancy_grid 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 occupancy_grid。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• occupancy_esdf — py -3.11 examples_3d/occupancy_esdf.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `volume` 作为输入)

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

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_occupancy_grid — 2D typed op

用法