project_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 데이터 종류: points → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import spherical_proj; spherical_proj.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("project_spherical"))

사용법

회전식 LiDAR 의 구면 레인지 이미지로 투영 (v_res, h_res). 빈 셀=0, 가까운 점 우선(최소 range).

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

各点を方位角(列)× 仰角(行)ビンへ落とし、センサ原点からの range(slant distance)を書く。

v_fov=(v_min,v_max)[度] の仰角帯の外側、原点上(r=0)、非有限座標の点は落とす(honest drop)。

空/全 drop の場合は全ゼロ画像を返す(=何も見えていない、honest)。

• `points: (N,3)、センサ原点基準で x=前, y=左, z=上。非 (N,3) は ValueError`。

• `h_res / v_res: 列数(方位角 360° の等分)・行数(仰角帯の等分)。正でなければ ValueError`。

• `v_fov: (v_min, v_max) [度]。v_min < v_max でなければ ValueError`。

列は `floor((atan2(y,x) + π) / 2π · h_res) で、列 0 が真後ろ(-x)、h_res//2` が正面(+x)、

反時計回りに増える。行は `(v_res-1) - floor((θ - v_min)/(v_max - v_min) · v_res)`(θ は仰角

[度])で、行 0 が帯の上端(θ=v_max)。画素値は slant range `sqrt(x²+y²+z²)`(座標の単位)。

同じセルに複数点が落ちたら `np.minimum.at` で最小 range を残す(奥の点は失われる)。

逆変換は `unproject_spherical(同じ v_fov` を渡す)。高さで層を切る変種が

`project_cylindrical`。

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)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.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(`lidar_projection`)

unproject_spherical · project_cylindrical

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

project_spherical — 3D lidar_projection op

사용법