to_points — 3D transform op

• データ種: voxel × points × mesh × depth × gaussians → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.to_points(data, kind, samples=20000, **kw) (実装を直接呼ぶなら import fuse3d; fuse3d.to_points(data, kind, samples=20000, **kw)、台帳から引くなら ops3d.get("to_points"))

使い方

任意の 3D 構造 → 点群(共通表現)。全5構造を 1 本の入口へ統合。

kind: "points"(N,3)/ "mesh"=(vertices,faces)/ "depth"=depth+{fx,fy,cx,cy[,stride]}/

"voxel"=密度 grid+{iso}/ "3dgs"=means(N,3)。

`kind` ごとの変換(実装どおり):

• `"points" / "3dgs": np.asarray(data, float)` を返すだけ(形の検査は

しない。`(N, 3)` を渡すのは呼び手の責任)。

• `"mesh": data = (vertices, faces)。match3d.mesh_to_points` で面積重みの

一様サンプリングを `samples` 点(既定 20000、seed 固定 = 決定的)。

• `"depth": data は深度マップ (H, W)、kw に fx, fy, cx, cy` が

必須(無ければ `KeyError)、stride` は任意(既定 1、間引き)。

`match3d.depth_to_points のピンホール逆投影で、depth > 0` の画素だけを

`(x, y, z)` 点にする(カメラ座標、x = 列方向、y = 行方向、z = 深度)。

• `"voxel": 密度 grid (D, H, W) を kw["iso"]`(既定 0.5)で閾値し、

`np.argwhere の **整数 index 座標** (z, y, x)` を float にした点群。

物理座標には直さない(spacing は掛けない)。

返り値: `(N, 3) float64。kind が上記以外なら ValueError`。

`samples は "mesh"` 以外では無視される。

注意: `"voxel" の座標は配列 index 順 (z, y, x)、"depth"` はカメラ座標

`(x, y, z) と、種別ごとに軸の意味が違う。異種を register_cross` /

`fuse_to_voxel` で混ぜるときは、この差を呼び手が揃えておくこと。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d · icp_point2plane

同カテゴリ(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: fuse3d.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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