bearing_angle_image — 3D `range_image` op

• 데이터 종류: depth → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.bearing_angle_image(depth, direction='down')(구현을 직접 호출하려면 import range_image; range_image.bearing_angle_image(depth, direction='down'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("bearing_angle_image"))

사용법

bearing-angle 이미지: 주사 방향을 따른 시선과 국소 면이 이루는 각(range image 의 고전적 기술자). → HxW(도).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges

*Provenance: range_image.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

bearing_angle_image — 3D range_image op

사용법