typed op• 데이터 종류: points → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_project_spherical", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_project_spherical: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_project_spherical: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_project_spherical: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_project_spherical: other inputs (docs site)
회전식 LiDAR의 구면 거리 영상으로 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`。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `project_spherical。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が h_res(既定 1024)、b が v_res`(既定 64)を振る。
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50 tb_project_spherical 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op project_spherical를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• lidar_projection — py -3.11 examples_3d/lidar_projection.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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