fullseye

unproject_spherical — 3D `lidar_projection` op

データ種: image2d → points
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import spherical_proj; spherical_proj.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("unproject_spherical"))

使い方

球面レンジ画像 → 3D 点 (M, 3)。range>0 のセルのみをビン中心角で逆投影。

:func:project_spherical の逆。行/列からビン中心の (elevation, azimuth) を復元し、格納 range を slant distance として球面 → 直交座標へ戻す。空(全 0)なら (0, 3) を返す。

range_img: (v_res, h_res) の 2-D 配列(非 2-D・サイズ 0 は ValueError)。range > 0 のセルだけを点にする(0 = 空セル、負値も無視)。
v_fov: 投影時と同じ (v_min, v_max) [度]。違う値を渡すと仰角がずれた点群になる(整合性は検査できない)。

列 c → 方位角 az = (c + 0.5) / h_res · 2π - π、行 r → 仰角 el = v_min + ((v_res-1-r) + 0.5) / v_res · (v_max - v_min)(度 → rad)とし、x = r cos(el) cos(az)、y = r cos(el) sin(az)、 z = r sin(el)。点の並びは np.nonzero の行優先順(行 0 から)。ビン中心へ戻すので元の点とは最大でおよそ「半セル角 × range」ずれ、投影で捨てられた(同セルの奥・FOV 外の)点は戻らない。往復すると点数は一般に減る。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

型が繋がる次の op(`points` を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(`lidar_projection`)

project_spherical · project_cylindrical

Provenance: spherical_proj.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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