fullseye

mesh_to_points — 3D transform op

• データ種: mesh → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0)、台帳から引くなら ops3d.get("mesh_to_points"))

使い方

mesh(頂点+面)→ 表面点群(面積重み一様サンプリング)。mesh→point cloud 変換。

手順: 三角形 tri = vertices[faces] の面積 0.5·|(b−a)×(c−a)| を確率にして samples 個の面を復元抽出し、各面で u, v ~ U(0,1)、u + v > 1 なら (1−u, 1−v) に折り返す (一様 barycentric)。点 = a + u(b−a) + v(c−a)。seed で default_rng を固定するので 同じ引数なら同じ点群。

• vertices (V,3) float、faces (F,3) int(0 始まりの頂点 index)。
• 返り値 (samples, 3) float64。面の数に関係なくちょうど samples 点。
• 全面が退化(面積和 0)なら確率が NaN になり rng.choice が ValueError。
• 法線は付かない(estimate_point_normals で付ける)。面積重みなので大きな面ほど点が多く、 頂点密度には依存しない。 後段: points_to_voxel / icp_point2point_3d / match_pca。

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)

• mesh_decimate — py -3.11 examples_3d/mesh_decimate.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

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

同カテゴリ(transform)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · 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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