transform op• 데이터 종류: mesh → voxel
• 호출: import match3d; match3d.mesh_to_voxel(vertices, faces, size, bounds=None, samples=40000, device='cpu', smooth=0.8)(또는 ops3d.get("mesh_to_voxel"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
mesh(정점+면) → 밀도 voxel. 면 위를 균일 샘플링 → splat(mesh 행을 모든 기법에 잇습니다).
• 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.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
voxel 를 입력으로 받는 것)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_points · 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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