typed op• データ種: points → volume
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_occupancy_grid", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_occupancy_grid: stages (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_occupancy_grid: other inputs (docs site)
動き(GIF: フレーム / 視点 / スライスを順に。静止の図が完成形で、GIF は補助):

点群 (N,3) → 3-D 占有ボクセル格子 bool(点の落ちた voxel を占有)。
`bounds=((xmin,xmax),(ymin,ymax),(zmin,zmax)) が格子の張る体積、res` は各軸の
ボクセル数(スカラ = 立方 res³、または長さ 3 の軸ごと)。ボクセルは半開区間 [lo+i/res*span, lo+(i+1)/res*span) で、
上端 (frac==1) の点は最終ボクセルに含める。bounds 外の点は落とす(端セルへ
clamp すると境界に幻の障害物が積もるため)。match3d.points_to_voxel が密度(float)
を作るのに対し、これは planning 用の占有(bool)を作る点が固有。
Raises ValueError for res<=0, non-(N,3) points, or degenerate bounds.
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `occupancy_grid。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。
• 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。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50 tb_occupancy_grid 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op occupancy_grid を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• occupancy_esdf — py -3.11 examples_3d/occupancy_esdf.py
volume を入力に取れる)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 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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