resolution op• Datenarten: mesh → points
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_sample_points(V, F, spacing=None, n=None, method='poisson', seed=0, oversample=6) (die Implementierung direkt: import meshres; meshres.mesh_sample_points(V, F, spacing=None, n=None, method='poisson', seed=0, oversample=6); aus dem Register: ops3d.get("mesh_sample_points"))
Oberflächenproben in einem angegebenen Abstand — flächengewichtet zufällig oder Poisson-Disk (`points`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`method="area"` draws *n* points with probability ∝ face area (uniform
per unit area, but with the clumps of any random sample). `method="poisson"`
draws `oversample × A/spacing²` area-weighted candidates and keeps them
greedily so that no two samples are closer than *spacing* (blue noise —
the spacing is a guarantee, the count ≈ 0.7·A/spacing²). Give *spacing*
(mesh units) for Poisson, *n* for area sampling; deterministic per *seed*.
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py
points als Eingabe)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
resolution)mesh_edge_stats · mesh_detail_map · mesh_split_long_edges · mesh_isotropic_remesh · mesh_lod_chain · mesh_select_lod · mesh_reduction_report · mesh_decimate_preserving
*Provenance: meshres.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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