project_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 数据种类:points → image2d

• 调用: 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'(要直接调用实现,import spherical_proj; spherical_proj.project_spherical(points, h_res: 'int' = 1024, v_res: 'int' = 64, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("project_spherical"))

用法

投影到旋转式 LiDAR 的球面距离图像 (v_res, h_res)。空格=0,近点优先(最小 range)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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`。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image2d` 作为输入)

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

同类别(`lidar_projection`)

unproject_spherical · project_cylindrical

*Provenance: spherical_proj.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

project_spherical — 3D lidar_projection op

用法