depth_to_organized_points — 3D `range_image` op

• データ種: depth → pointmap

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_to_organized_points(depth, fx=None, fy=None, cx=None, cy=None) (実装を直接呼ぶなら import range_image; range_image.depth_to_organized_points(depth, fx=None, fy=None, cx=None, cy=None)、台帳から引くなら ops3d.get("depth_to_organized_points"))

使い方

organized 深度画像 → 格子整列 3D 点 (H,W,3)。

fx,fy 指定で透視逆投影 P=((u-cx)/fx*d, (v-cy)/fy*d, d)。未指定は正射(P=(x,y,depth), 格子間隔1)。

`u は列番号 (0..W-1)、v は行番号 (0..H-1)。fx・fy` は画素単位の焦点距離、

`cx・cy は主点で、省略時は画像中心 ((W-1)/2, (H-1)/2)。fx と fy` の

どちらか一方でも None なら正射モードになり、`cx・cy` は無視される。正射モードでは

x, y が画素座標そのままなので、深度の単位(mm 等)と x, y の単位(画素)が混在する点に

注意。透視モードでは 3 成分とも深度と同じ単位になる。深度 0 や NaN はそのまま伝播する

(0 の画素は x=y=0 の原点に集まる)ため、無効画素の除外は呼び出し側で行う。返り値は

float64 の `(H,W,3)`、第 3 軸は (x, y, z) で x は右、y は下、z は奥行き(画像座標系)。

入力検証は無く、2-D 以外は `d.shape の展開で失敗する。normals_from_depth` は

この関数の出力を内部で使う。

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)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

型が繋がる次の op(`pointmap` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · bump_normals_fbm

同カテゴリ(`range_image`)

normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

*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)。*

depth_to_organized_points — 3D range_image op

使い方