fullseye

extract_surface_points — 3D `tsdf_fusion` op

データ種: sdf → points
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.extract_surface_points(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import tsdf_fusion; tsdf_fusion.extract_surface_points(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', bounds: 'Bounds', res: 'int') -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("extract_surface_points"))

使い方

TSDF ゼロ交差から表面点 (M,3) を抽出(marching cubes 不要、線形補間)。

観測済み(weight>0)の隣接 voxel 対で TSDF 符号が変わる辺を、その 2 中心の間で alpha = t_a/(t_a - t_b) により線形補間して交点(表面点)を出す。両端とも weight>0 の辺のみ採用(未観測の初期値 1.0 との偽の交差を作らない=honest)。x/y/z 3 軸の全辺を走査。交差が無ければ空 (0,3) を返す(詐称せず honest な空返し)。

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)

transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
tsdf_fusion_demo — py -3.11 examples_3d/tsdf_fusion_demo.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(`tsdf_fusion`)

fuse · integrate

Provenance: tsdf_fusion.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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