fullseye

triangulate_column — 3D structured_light op

使い方

各カメラ画素の「投影機コラム番号」から深度 Z を三角測量する(構造化光の最終段)。

構造化光スキャナの幾何そのもの: カメラ画素 (u,v) は 1 本の視線を張り、投影機のコラム 番号 u_p は 1 枚の平面(投影機中心とそのコラムを含む平面)を張る。視線と平面の交点が 表面の 3D 点で、そのカメラ系 Z が深度になる。閉じた式なので反復も最適化も要らない。

column: (H, W) の投影機コラム番号(サブピクセル実数)。位相から出した値をそのまま 渡せる。NaN = 未確定画素(出力も NaN)。 k_cam: カメラ内部行列 3x3(fx, fy, cx, cy[, skew])。画素中心は整数座標 (render3d.render_mesh / camera.depth_to_points と同じ約束)。 k_proj: 投影機内部行列 3x3。使うのは第 0 行(コラム方向)と第 2 行だけ。 rot: 3x3 回転。カメラ系 → 投影機系(X_proj = rot·X_cam + trans)。 trans: 長さ 3 の並進(同上、単位はシーンと同じ)。ゼロベクトルは禁止 (基線 0 = カメラと投影機が同一点。平面と視線が交わらず深度が定義できない)。

返り値: (H, W) float64 の深度マップ(カメラ前方の Z、render_mesh の depth と同じ量)。 交点が後方(Z<=0)や視線が平面と平行な画素は NaN。

導出: X_cam = Z·d(d = K_cam⁻¹[u,v,1])。投影機側のコラム条件は (K_proj[0] − u_p·K_proj[2])·X_proj = 0。X_proj = rot·X_cam + trans を代入して Z について解くと Z = −(a·trans) / (a·(rot·d))、a = K_proj[0] − u_p·K_proj[2]。

Raises: 形状・行列不正、基線ゼロ、特異なカメラ行列で ValueError。

来歴(公開文献): 光線と平面の交点による構造化光三角測量 — Hartley & Zisserman, Multiple View Geometry 2nd ed. §12(射影幾何の交わり)/ Salvi et al., Pattern Recognition 43 2010(構造化光パターンの分類と復号)。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

参考(サンプルデータ・文献)

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

型が繋がる次の op(depth を入力に取れる)

depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

同カテゴリ(structured_light)

wrapped_phase · unwrap_phase_2d · graycode_decode · decode_fringe · synthesize_fringes · absolute_phase


Provenance: fringe.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)。

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.