fullseye

gaussians_to_voxel — 3D transform op

• データ種: points → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("gaussians_to_voxel"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

3DGS(異方性ガウス)→ 密度 voxel。各ガウスを means に opacity で置き、平均 scale で平滑。

近似(等方 splat + 平滑): 厳密な異方共分散ラスタライズは重いので、まず means を opacity 重み で splat → scale 平均ぶん gaussian 平滑。マッチングの coarse alignment には十分。

引数: means (N,3) 中心、opacities は長さ N に reshape されて splat の重みになる (points_to_voxel が 1 を足すところに opacity を足す)。scales は形を問わず 平均値 1 つにまとめ、σ = mean(scales)/mean(hi − lo)·size(world 長 → voxel 長)を 平滑幅にする(下限 0.5 voxel。scales が空なら σ=1)。異方性・回転は無視される。 bounds=(lo, hi) は必須(None 不可。_lo_hi で検証し不正なら ValueError)。範囲外の 中心は端 voxel に clip される。返り値 (size, size, size) float64、軸順は means の列順。 opacity の総和はほぼ保存されるが正規化はしない。点群に落とすなら gaussians_to_points。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

同カテゴリ(transform)

points_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field

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Provenance: match3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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