integrate — 3D `tsdf_fusion` op

• 資料種類:sdf × depth → sdf

• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 ops3d.get("integrate"))

用法

用投影式 TSDF 把一張深度整合進 volume(原地,加權滑動平均)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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)。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `sdf` 作為輸入)

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

同類別(`tsdf_fusion`)

fuse · extract_surface_points

*Provenance: tsdf_fusion.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

integrate — 3D tsdf_fusion op

用法