occlusion_edges — 3D `range_image` op

• 데이터 종류: depth → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_edges(depth, rel_thresh=0.05)(구현을 직접 호출하려면 import range_image; range_image.occlusion_edges(depth, rel_thresh=0.05), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("occlusion_edges"))

사용법

깊이의 불연속(전경/배경 경계 = 가림 에지)을 검출. → bool HxW.

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

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

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)

• range_image — py -3.11 examples_3d/range_image.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`range_image`)

depth_to_organized_points · normals_from_depth · bearing_angle_image

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

occlusion_edges — 3D range_image op

사용법