fusion op• 데이터 종류: any → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fuse_to_voxel(items, size=64, bounds=None, device='cpu', smooth=0.8)(구현을 직접 호출하려면 import fuse3d; fuse3d.fuse_to_voxel(items, size=64, bounds=None, device='cpu', smooth=0.8), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fuse_to_voxel"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.fuse_to_voxel(...) 는 **선언된 out 형 voxel 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.fuse_to_voxel.raw(...) 를 쓰거나 fuse3d.fuse_to_voxel 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (voxel, bounds)
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
여러 구조를 공통 밀도 voxel 로 융합(TRIZ 통합). items=[(data,kind,params_dict), ...].
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
mesh(topology)+ points(sample)+ depth(観測)等の相補的な構造を 1 表現に。返り値 (voxel, bounds)。
手順: 各 `(data, kind, params) を to_points(data, kind, **params)` で点群にして
縦に連結し、`match3d.points_to_voxel で size^3` の密度 grid に splat する
(各点が落ちる cell を +1、`smooth > 0 なら σ = smooth` voxel の Gaussian で
平滑)。`bounds=None なら連結点群の (min, max)` を格子範囲にする。
引数:
• `items: 空でない list/tuple で、各要素が長さ 3 の (data, kind, params_dict)`
(`params_dict は dict 必須)。to_points の samples` を変えたければ
`params に samples=` を入れる。
• `size`: 1 軸の voxel 数(立方格子固定)。
• `bounds: (lo, hi)` それぞれ長さ 3。複数の雲を同じ格子に載せるとき(比較・
`voxel_iou`)は必ず明示する。
• `device: torch デバイス("cpu" / "cuda")。smooth`: Gaussian σ [voxel]。
返り値: `(voxel, bounds) — voxel は (size, size, size)` float64 の
点数密度(合計 ≈ 総点数、確率ではない)、`bounds は実際に使った (lo, hi)`。
格子 index は `points_to_voxel の floor((p - lo) / span * (size - 1))` で、
軸 0 が点の x 成分に対応する(voxel の軸順 = 点の成分順)。
検証(`ValueError): items` が list/tuple でない・空・要素が 3 組でない・
`params` が dict でない(生データを直接渡す誤用を入口で止める)。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• 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.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
fusion)*Provenance: fuse3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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