bearing_angle_image — 3D `range_image` op

• データ種: depth → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.bearing_angle_image(depth, direction='down') (実装を直接呼ぶなら import range_image; range_image.bearing_angle_image(depth, direction='down')、台帳から引くなら ops3d.get("bearing_angle_image"))

使い方

bearing-angle 画像: 走査方向に沿った視線と局所面のなす角(range image の古典記述子)。→ HxW(度)。

隣接深度差から局所傾斜角 atan2(Δdepth, step) を計算。斜面の向きに敏感で照明不変。

direction ∈ {down,up,right,left}。

`direction` が "down"/"up" なら行方向(axis=0)、"right"/"left" なら列方向(axis=1)の

`np.gradient`(中心差分、端は片側差分)で隣接深度差 Δd を取り、"up"/"left" では符号を

反転する。角度は `degrees(atan2(Δd, 1))` なので値域は (-90, 90) 度、平坦面で 0、走査

方向に遠ざかる面で正。格子間隔を 1 としているため、深度の単位が画素と違う(mm 等)場合

は幾何学的な入射角そのものではなく「深度単位あたりの傾き」の角になる。上記 4 語以外の

`direction` は列方向・符号そのままとして扱われ、エラーにはならない。返り値は float32

の `(H,W)`。深度の段差では ±90 度近くまで振れるので遮蔽の目安にもなるが、段差と斜面

を区別するには `occlusion_edges` を使う。入力検証は無い。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

• 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)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.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 · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade

同カテゴリ(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges

*Provenance: range_image.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)。*

bearing_angle_image — 3D range_image op

使い方