gaussians op• Data kinds: points → gaussians
• Call: import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0) (or opsreprconv.get("points_to_gaussians"))
A point set `(N,3) → isotropic gaussians`. The only entry into this type.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
`gaussians は台帳で fuse3d.to_points` が食う型だが、**産む op が
1 つも無かった**(実測)—— 消費側だけがある型は、生成器を種として置かない限り
一度も実行されない。ここでは 3D Gaussian Splatting の初期化と同じやり方で
作る: 各点の k 近傍までの平均距離を sigma、重みを 1/N の等分にする。
`mu は入力点そのものなので :func:gaussians_to_points` と往復して
bit 一致(実測 max|Δ| = 0.0)。sigma と w は往復で戻らない —— 点群には
もともと無かった量だからで、これは損失ではなく追加である。
Args:
points: (N, 3)。N >= 2。
k: sigma を決める近傍数(既定 6)。N-1 を超えると N-1 に丸める。
scale: sigma に掛ける係数(既定 1.0)。
Returns:
dict(`mu (N,3) / sigma (N,) / w` (N,))。
Raises:
ValueError: N < 2 / k < 1 / scale <= 0 / 形状不正 / 非有限。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
gaussians as input)gaussians_to_points · gaussians_to_voxel
gaussians)gaussians_to_points · gaussians_to_voxel
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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