gaussians_to_voxel — 3D transform op

• 데이터 종류: points → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("gaussians_to_voxel"))

• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")

사용법

3DGS(비등방 가우시안) → 밀도 voxel. 각 가우시안을 means 에 opacity 로 놓고 평균 scale 로 평활.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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`。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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