transform op• 데이터 종류: depth → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.depth_to_points(depth, fx, fy, cx, cy, stride=1), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("depth_to_points"))
깊이 맵(2.5D) → 포인트 클라우드(핀홀 역투영). depth 행을 모든 기법에 잇습니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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`。
• 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.
• structured_light_scan — py -3.11 examples_3d/structured_light_scan.py
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
points 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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