occlusion_edges — 3D `range_image` op

• データ種: depth → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_edges(depth, rel_thresh=0.05) (実装を直接呼ぶなら import range_image; range_image.occlusion_edges(depth, rel_thresh=0.05)、台帳から引くなら ops3d.get("occlusion_edges"))

使い方

深度の不連続(前景/背景境界 = 遮蔽エッジ)を検出。→ bool HxW。

遮蔽エッジは深度の不連続(step)であって傾斜(slope)ではない。一様な傾斜面は

連続で遮蔽を含まないため flag してはならない。一階勾配(=深度/画素)は傾斜そのもので、

段差か斜面かを区別できない(かつ絶対深度の割合と比較するのは次元不整合)。

そこで軸ごとの二階差分(離散ラプラシアン相当) `d[i+1]-2*d[i]+d[i-1]` を使う。

一様傾斜(深度が近傍で線形)なら二階差分 ≈ 0、fronto-parallel な段差では両側で大きな値。

これを局所深度で正規化した相対的な深度ジャンプが rel_thresh を超える画素を境界とする。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

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

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)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade

同カテゴリ(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · bearing_angle_image

*Provenance: range_image.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)。*

occlusion_edges — 3D range_image op

使い方