mesh_sample_points — 3D `resolution` op

• 데이터 종류: mesh → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_sample_points(V, F, spacing=None, n=None, method='poisson', seed=0, oversample=6)(구현을 직접 호출하려면 import meshres; meshres.mesh_sample_points(V, F, spacing=None, n=None, method='poisson', seed=0, oversample=6), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mesh_sample_points"))

사용법

지정한 간격의 표면 표본 —— 면적 가중 랜덤 또는 Poisson 디스크(`points`).

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

`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*.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`points` 를 입력으로 받는 것)

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

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

mesh_sample_points — 3D resolution op

사용법