unproject_spherical — 3D `lidar_projection` op

• 데이터 종류: image2d → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import spherical_proj; spherical_proj.unproject_spherical(range_img, v_fov=(-25.0, 15.0)) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("unproject_spherical"))

사용법

구면 레인지 이미지 → 3D 점 (M, 3). range>0 인 셀만 빈 중심각으로 역투영.

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

:func:project_spherical の逆。行/列からビン中心の (elevation, azimuth) を復元し、

格納 range を slant distance として球面 → 直交座標へ戻す。空(全 0)なら (0, 3) を返す。

• `range_img: (v_res, h_res) の 2-D 配列(非 2-D・サイズ 0 は ValueError)。range > 0` の

セルだけを点にする(0 = 空セル、負値も無視)。

• `v_fov`: 投影時と同じ (v_min, v_max) [度]。違う値を渡すと仰角がずれた点群になる(整合性は

検査できない)。

列 c → 方位角 `az = (c + 0.5) / h_res · 2π - π、行 r → 仰角 `el = v_min + ((v_res-1-r) + 0.5)

/ v_res · (v_max - v_min)`(度 → rad)とし、x = r cos(el) cos(az)、y = r cos(el) sin(az)`、

`z = r sin(el)。点の並びは np.nonzero` の行優先順(行 0 から)。ビン中心へ戻すので元の点とは

最大でおよそ「半セル角 × range」ずれ、投影で捨てられた(同セルの奥・FOV 外の)点は戻らない。

往復すると点数は一般に減る。

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(`points` 를 입력으로 받는 것)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

같은 카테고리(`lidar_projection`)

project_spherical · project_cylindrical

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

unproject_spherical — 3D lidar_projection op

사용법