lidar_projection op• 資料種類:points → image2d
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,import spherical_proj; spherical_proj.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("project_spherical"))
投影到旋轉式 LiDAR 的球面距離影像 (v_res, h_res)。空格=0,近點優先(最小 range)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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`。
• 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。
• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py
image2d 作為輸入)fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade
lidar_projection)unproject_spherical · project_cylindrical
*Provenance: spherical_proj.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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