gs_from_world — DRIVE gsplat op

• 数据种类:table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_from_world(world: 'dict', *, spacing: 'float' = 0.004, max_per_object: 'int' = 20000, pos_noise: 'float' = 0.0, color_noise: 'float' = 0.0, sigma_ratio: 'float' = 1.0, normal_ratio: 'float' = 0.1, opacity: 'float' = 0.99, curv_ratio: 'float' = 0.5, edge_ratio: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(要直接调用实现,import gsplatnp; gsplatnp.gs_from_world(world: 'dict', *, spacing: 'float' = 0.004, max_per_object: 'int' = 20000, pos_noise: 'float' = 0.0, color_noise: 'float' = 0.0, sigma_ratio: 'float' = 1.0, normal_ratio: 'float' = 0.1, opacity: 'float' = 0.99, curv_ratio: 'float' = 0.5, edge_ratio: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 0) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("gs_from_world"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

世界の面にガウシアンを貼った 3DGS を返す(`world` = driveworld の世界 dict: V, F, face_color, objects)。

物体ごとに間隔 s_o = max(`spacing, √(物体の面積 / max_per_object`))、個数 N_o = ⌈面積 / s_o²⌉。面は面積に比例した層化抽出

(累積面積の (k + u)/N_o 点、u は物体ごとの一様乱数)で選び、面の中は R2 低食い違い列(一様乱数だと隙間 = 穴が空く)。共分散は面に沿う平たい円盤

局所間隔 s_f = max(s_o / 8, min(s_o, `curv_ratio · R_f / sigma_ratio`))(R_f = 面の曲率半径の見積り、角 ≥ 75° は数えない):

平たい円盤が曲面からはみ出さない大きさに抑え、細い所(糸)はそのぶん密に置く(個数の重み = 面積 / s_f²)。角(隣の面と 75° 以上)に

接する面は s_f ≤ `edge_ratio` · s_o(3DGS が縁で細かくするのと同じ: 大きな円盤が縁の外 —— 玉の穴の口 —— へはみ出して穴を塞いだ)。

Σ = R diag(σt², σt², σn²) Rᵀ、σt = `sigma_ratio` · s_f(既定 1.0 = 3DGS の初期値「近い 3 点までの平均距離」と同じ。0.7 では

板の 7 % の画素で α < 0.95 の隙間が残った)、σn = `normal_ratio` · σt、R = [t1 t2 n] (面の局所座標)。

誤差(1 個ごとに固定、コマをまたいで同じ): 面の局所座標での位置 N(0, `pos_noise²)(3 軸)・色 N(0, color_noise`²)(切り詰め)。

返り値 dict: `face (N,)・bary (N,3)・offset_local (N,3)・color (N,3)・opacity (N,)・sigma_t (N,)・sigma_n` (N,)・

`obj (N,)(世界の objects の索引)・label (N,)・spacing_obj (物体数,)、加えて :func:gs_update が埋める mu` (N,3)・

`R (N,3,3)(列 = t1, t2, n)・normal` (N,3)。

fail-closed: spacing ≤ 0、max_per_object < 1、雑音 < 0、sigma_ratio ≤ 0、normal_ratio ≤ 0、opacity ∉ (0, 1]、面の無い世界は ValueError。

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同类别(gsplat)

gs_update · gs_render · gs_render_fn


*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.