integrate — 3D `tsdf_fusion` op

• 데이터 종류: sdf × depth → sdf

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.integrate(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', depth: 'np.ndarray', K, R, t, trunc: 'float', bounds: 'Optional[Bounds]' = None) -> 'None'(구현을 직접 호출하려면 import tsdf_fusion; tsdf_fusion.integrate(tsdf: 'np.ndarray', weight: 'np.ndarray', depth: 'np.ndarray', K, R, t, trunc: 'float', bounds: 'Optional[Bounds]' = None) -> 'None', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("integrate"))

사용법

깊이 한 장을 투영적 TSDF 로 volume 에 통합(in-place, 가중 이동평균).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

各 voxel 中心を (K,R,t) で射影(`X_cam = R X + t, u = fx*X/Z+cx`)し、対応画素の

観測深度 `d_meas と voxel のカメラ深度 d_voxel = Z_cam` を比較。

`sdf = min(1, (d_meas - d_voxel)/trunc)` を、以下すべてを満たす voxel にのみ適用:

画像内・`d_meas>0 かつ有限・(d_meas - d_voxel) >= -trunc`(表面より trunc 以上奥=

遮蔽領域は観測不能として 更新しない)。この valid 集合では sdf ∈ [-1,1]。

更新: `tsdf = (w*tsdf + sdf)/(w+1)、weight = w+1`(1 フレーム重み 1)。

bounds を渡すと voxel 中心を world で解釈し (K,R,t) は world→camera。bounds=None(既定)

では voxel 中心を grid-index フレーム((i+0.5,...))で解釈し (K,R,t) は grid→camera とする

(`fuse` は bounds を渡すので world 座標で融合される)。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`sdf` 를 입력으로 받는 것)

sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract · sdf_smooth_union

같은 카테고리(`tsdf_fusion`)

fuse · extract_surface_points

*Provenance: tsdf_fusion.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

integrate — 3D tsdf_fusion op

사용법