transform op• 데이터 종류: mesh → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mesh_to_points"))
mesh(정점+면) → 표면 점군(면적 가중 균일 샘플링). mesh→point cloud 변환.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
手順: 三角形 `tri = vertices[faces] の面積 0.5·|(b−a)×(c−a)| を確率にして samples`
個の面を復元抽出し、各面で `u, v ~ U(0,1)、u + v > 1 なら (1−u, 1−v)` に折り返す
(一様 barycentric)。点 `= a + u(b−a) + v(c−a)。seed で default_rng` を固定するので
同じ引数なら同じ点群。
• `vertices (V,3) float、faces` (F,3) int(0 始まりの頂点 index)。
• 返り値 `(samples, 3) float64。面の数に関係なくちょうど samples` 点。
• 全面が退化(面積和 0)なら確率が NaN になり `rng.choice` が ValueError。
• 法線は付かない(`estimate_point_normals` で付ける)。面積重みなので大きな面ほど点が多く、
頂点密度には依存しない。
後段: `points_to_voxel / icp_point2point_3d / match_pca`。
• 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.
• mesh_decimate — py -3.11 examples_3d/mesh_decimate.py
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
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · 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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