transform op• データ種: points → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_voxel(points, size, bounds=None, device='cpu', smooth=0.0) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.points_to_voxel(points, size, bounds=None, device='cpu', smooth=0.0)、台帳から引くなら ops3d.get("points_to_voxel"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
点群 (N,3) → 密度 voxel (size³)。scatter_add で splat、任意で gaussian 平滑。
bounds=(lo,hi) を与えれば複数雲を同一格子に載せられる(=マッチング前提)。
手順: 各点を `idx = floor((p − lo)/(hi − lo)·(size − 1))` で整数格子に落とし、その voxel に
1 を加算する(値 = その voxel に落ちた点の個数)。`smooth > 0 なら σ=smooth`(voxel 単位)
の gaussian を 3 軸分離 conv で掛ける(半径 `max(1, int(4σ + 0.5))`、端は replicate)。
出力の軸順は 点の列の順そのまま(`points[:, 0]` → 軸 0)で、(depth,row,col) への
並べ替えはしない。
• `bounds: (lo, hi)` の 3 次元ベクトル 2 本。None なら点群自身の min/max(雲ごとに
格子が変わるので、2 つの雲を比べるときは必ず同じ bounds を渡す)。長さ 3 でない・非有限・
`hi <= lo の軸があると ValueError(tsdf 系の ((xmin,xmax),...)` 流儀は長さ 2 として拒否)。
• 範囲外の点は捨てずに 端の voxel へ clip される(端に偽の密度が溜まる)。切り落としたい
なら事前に点群側で除く。
• `size: 一辺の voxel 数。hi − lo` が 0 の軸は 1e-9 に置換されるだけで警告しない。
• 空の点群で bounds=None は numpy の min が例外を出す。
• 返り値: `(size, size, size)` float64 numpy(device で計算しても CPU に戻す)。値は個数
(平滑後は個数の重み分布)で正規化はしない。
後段: `match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh` の入力に。
• 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。
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.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)gaussians_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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