fullseye

polar_unwrap — 3D curvilinear op

• データ種: image2d → image2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.polar_unwrap(image, center=None, r_in=0.0, r_out=None, ntheta=360, nr=64, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.polar_unwrap(image, center=None, r_in=0.0, r_out=None, ntheta=360, nr=64, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("polar_unwrap"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

画像の円環/円板を (θ×r) 矩形へアンラップ(工業: ラベル/リング/回転体の検査)。

円周方向に並ぶ特徴を「縦」に伸ばして通常の 2D 手法(直線探索/相関)を適用できる。grid_sample。 θ 軸は endpoint 無し(行 k の角度 = k·2π/ntheta)= 0° と 360° を重複サンプルしない 周期グリッド(θ 方向 FFT/循環相関の前提を満たす。2026-08-30 修正、旧版は先頭行=末尾行)。

Raises ValueError: 入力が 2-D でない・2x2 未満・NaN/Inf/float32 桁あふれ。

引数: center=(cy, cx) は (行, 列) の順(既定は画像中心 ((H−1)/2, (W−1)/2))。 r_in〜r_out(画素、既定 min(H,W)/2 − 1)を nr 等分、角度を ntheta 等分。 出力 (ntheta, nr) float32: 行 k の角度 θ = k·2π/ntheta、列 j の半径 r = r_in + j·(r_out − r_in)/(nr−1)、サンプル点は (cy + r sinθ, cx + r cosθ)(θ=0 が +列方向、θ が増えると +行方向へ回る)。画像外は 0 で埋まる(bilinear)。 後段: 行方向(θ)の直線探索・ncc_locate、θ 方向の 1-D 相関で回転角。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• curvilinear_proj — py -3.11 examples_3d/curvilinear_proj.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

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

同カテゴリ(curvilinear)

cylinder_unwrap · fit_zernike

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Provenance: match3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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