structured_light op• 数据种类:image2d → depth
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.triangulate_column(column, k_cam, k_proj, rot, trans) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import fringe; fringe.triangulate_column(column, k_cam, k_proj, rot, trans) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("triangulate_column"))
由每个相机像素的「投影仪列号」三角测量出深度 Z(结构光的最后一段)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
構造化光スキャナの幾何そのもの: カメラ画素 (u,v) は 1 本の視線を張り、投影機のコラム
番号 u_p は 1 枚の平面(投影機中心とそのコラムを含む平面)を張る。視線と平面の交点が
表面の 3D 点で、そのカメラ系 Z が深度になる。閉じた式なので反復も最適化も要らない。
column: (H, W) の投影機コラム番号(サブピクセル実数)。位相から出した値をそのまま
渡せる。NaN = 未確定画素(出力も NaN)。
k_cam: カメラ内部行列 3x3(fx, fy, cx, cy[, skew])。画素中心は整数座標
(render3d.render_mesh / camera.depth_to_points と同じ約束)。
k_proj: 投影機内部行列 3x3。使うのは第 0 行(コラム方向)と第 2 行だけ。
rot: 3x3 回転。カメラ系 → 投影機系(X_proj = rot·X_cam + trans)。
trans: 長さ 3 の並進(同上、単位はシーンと同じ)。ゼロベクトルは禁止
(基線 0 = カメラと投影機が同一点。平面と視線が交わらず深度が定義できない)。
返り値: (H, W) float64 の深度マップ(カメラ前方の Z、render_mesh の depth と同じ量)。
交点が後方(Z<=0)や視線が平面と平行な画素は NaN。
導出: X_cam = Z·d(d = K_cam⁻¹[u,v,1])。投影機側のコラム条件は
(K_proj[0] − u_p·K_proj[2])·X_proj = 0。X_proj = rot·X_cam + trans を代入して
Z について解くと Z = −(a·trans) / (a·(rot·d))、a = K_proj[0] − u_p·K_proj[2]。
Raises: 形状・行列不正、基線ゼロ、特異なカメラ行列で ValueError。
来歴(公開文献): 光線と平面の交点による構造化光三角測量 — Hartley & Zisserman,
*Multiple View Geometry* 2nd ed. §12(射影幾何の交わり)/ Salvi et al.,
*Pattern Recognition* 43 2010(構造化光パターンの分類と復号)。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• 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。
• structured_light_scan — py -3.11 examples_3d/structured_light_scan.py
depth 作为输入)depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image
structured_light)wrapped_phase · unwrap_phase_2d · graycode_decode · decode_fringe · synthesize_fringes · absolute_phase
*Provenance: fringe.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)。*
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