plane_sweep_stereo op• 資料種類:image2d × image2d → depth
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.plane_sweep_depth(img_ref: 'np.ndarray', img_src: 'np.ndarray', K: 'np.ndarray', R: 'np.ndarray', t: 'np.ndarray', depth_candidates, window: 'int' = 1, normal=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import plane_sweep; plane_sweep.plane_sweep_depth(img_ref: 'np.ndarray', img_src: 'np.ndarray', K: 'np.ndarray', R: 'np.ndarray', t: 'np.ndarray', depth_candidates, window: 'int' = 1, normal=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("plane_sweep_depth"))
用 plane-sweep stereo 估計稠密深度圖。→ (H,W) depth。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
各深度平面で src を ref へワープし、photo-consistency 最小の候補深度を画素ごとに選ぶ
(winner-take-all)。全候補で視野外の画素は NaN。fail-closed(空/非 2D/shape 不一致/非正深度)。
• `img_ref / img_src: 同形状の (H,W) グレースケール float。基準カメラは [I|0]`、source は
`P_src = K [R|t](X_src = R X_ref + t`)。
• `K: 共通の (3,3) 内部行列(特異なら ValueError`)。
• `depth_candidates`: 基準カメラ座標での正の有限な深度列(D 個)。返る深度は必ずこの中の
どれかで、量子化誤差は候補間隔程度。候補は近距離を細かく(逆深度で等間隔)取るのが常道。
• `window`: コストの box 集約サイズ(既定 1 = 画素ごとの絶対差)。2 以上で窓内 SAD を有効画素数で
正規化した値になり、テクスチャの乏しい領域で安定するが段差はぼける。1 未満は `ValueError`。
• `normal`: 掃引平面の法線(既定 (0,0,1) = フロント平行)。
返り値は (H,W) float。全候補で src の視野外に写った画素(コスト ∞)は NaN。輝度が一定の領域では
全候補のコストが同点になり `argmin` が先頭候補を返すので、信頼度の無い深度が混じる。
コスト体 (D,H,W) そのものが要るときは同モジュールの `cost_volume` を使う。得られた深度は
`depth_to_points` で点群化できる。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• 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。
• plane_sweep_depth — py -3.11 examples_3d/plane_sweep_depth.py
depth 作為輸入)depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image
plane_sweep_stereo)*Provenance: plane_sweep.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)。*
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