transform op• Data kinds: depth → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1) (to call the implementation directly, import match3d; match3d.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1); from the registry, ops3d.get("depth_to_points"))
Depth map (2.5-D) → point cloud (pinhole back-projection). It connects the depth row to every method.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
画素 (行 v, 列 u) の深度 z から `X = (u − cx)·z/fx、Y = (v − cy)·z/fy、Z = z` を作る。
返り値は `(N,3)` float64、列は (X, Y, Z) のカメラ座標(深度と同じ単位)。z が 0 以下の
画素は捨てるので N は画素数以下(無効深度は 0 で表す規約)。
• `fx, fy, cx, cy: 画素単位の焦点距離と主点。project_points` の K と同じ規約。
• `stride: 行・列とも stride 画素おきに間引く。u, v は間引き後の index に stride`
を掛けた 元画像の画素座標で計算するので、間引いても幾何は変わらない。
• 入力検証は無い(2-D でなければ添字で失敗)。NaN 深度は `z > 0` が偽で捨てられる。
• 点は行優先の順に並ぶが、行・列の情報は残らない。格子構造を保ちたいなら
`depth_to_organized_points`。
後段: `points_to_voxel / estimate_point_normals / icp_point2plane`。
逆写像は `project_points、TSDF 化は tsdf_from_depth`。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• structured_light_scan — py -3.11 examples_3d/structured_light_scan.py
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
points as input)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field
*Provenance: match3d.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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