bearing_angle_image — 3D `range_image` op

• 資料種類:depth → image2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.bearing_angle_image(depth, direction='down')(要直接呼叫實作,import range_image; range_image.bearing_angle_image(depth, direction='down');從台帳取用則 ops3d.get("bearing_angle_image"))

用法

bearing-angle 影像:沿掃描方向的視線與局部表面所成的角(range image 的經典描述子)。→ HxW(度)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

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

同類別(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges

*Provenance: range_image.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

bearing_angle_image — 3D range_image op

用法