depth_to_points — 3D transform op

• データ種: depth → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1)、台帳から引くなら ops3d.get("depth_to_points"))

使い方

深度マップ(2.5D)→ point cloud(ピンホール逆投影)。depth 行を全手法へ接続。

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`。

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)

• structured_light_scan — py -3.11 examples_3d/structured_light_scan.py

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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