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")
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`。
• 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。
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
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
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
*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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