transform op• データ種: sdf → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sdf_to_occupancy(sdf, iso=0.0) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.sdf_to_occupancy(sdf, iso=0.0)、台帳から引くなら ops3d.get("sdf_to_occupancy"))
SDF → occupancy voxel(iso 以下=内側=1)。SDF から voxel へ戻す。
`(sdf <= iso).astype(float64) だけの op。signed_distance_field` の規約(内側 <0)なら
`iso=0.0 で内側=1、外側=0。**等号を含む**ので、ちょうど iso` の voxel は内側に入る。
`iso を正にすると外側へ iso` voxel ぶん膨らんだ占有、負にすると縮んだ占有になる
(SDF が真の距離なら等方 dilation/erosion と同じ)。`tsdf_from_depth` の出力(表面手前 +・
奥 −・未観測 +1)にも同じ `iso=0.0` で使えるが、未観測領域は 0 側(外)になる。
入力の形は問わず、返り値は同形の float64(0.0 / 1.0)。NaN は比較が偽なので 0 になる
(警告なし)。
★ラベル volume を渡すと背景が「内側」になる。`backends_typed.TYPE_TO_SORT` は
`sdf / labels / voxel を同じ volume` に畳むので、
`label_components や vol_label` の出力をそのまま繋いでも例外は出ない。
ラベルは 0 が背景・1 以上が前景なので `<= 0` は背景そのもの。実測
(2026-09-08、24³ の立方体、真の内側 1,728 voxel): SDF を渡すと 1,728、
同じ形の 0/1/2 ラベルを渡すと 9,504(5.5 倍)—— 符号が反転している。
ラベルから占有を作るなら `iso でなく labels > 0` を自分で書くこと。
• 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。
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.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)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth
*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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