gaussians_to_voxel — 3D `transform` op

• Datenarten: points → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu') (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu'); aus dem Register: ops3d.get("gaussians_to_voxel"))

• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")

Verwendung

3DGS (anisotrope Gaußfunktionen) → ein Dichte-Voxelvolumen. Jede Gaußfunktion wird mit ihrer Opazität an ihrem Mittelwert platziert und mit der mittleren Skala geglättet.

Näherung (isotroper Splat + Glättung): Eine exakte anisotrope Kovarianz-Rasterisierung ist teuer, daher werden die means zuerst mit opacity-Gewichten gesplattet → Gaussian-Glättung um die mittlere scale. Für das coarse alignment beim Matching reicht das.

Argumente: means (N,3) Zentren; opacities wird auf Länge N umgeformt (reshape) und dient als Splat-Gewicht (opacity wird dort addiert, wo points_to_voxel 1 addiert). scales wird unabhängig von der Form auf 1 einzigen Mittelwert reduziert, und σ = mean(scales)/mean(hi − lo)·size (Weltlänge → Voxellänge) wird zur Glättungsbreite (Untergrenze 0.5 Voxel; σ=1, wenn scales leer ist). Anisotropie und Rotation werden ignoriert. bounds=(lo, hi) ist Pflicht (None nicht erlaubt; geprüft mit _lo_hi, bei Ungültigkeit ValueError). Zentren außerhalb des Bereichs werden auf das Randvoxel geclippt. Rückgabewert (size, size, size) float64, Achsenreihenfolge = Spaltenreihenfolge von means. Die Summe der opacity bleibt ungefähr erhalten, wird aber nicht normiert. Für eine Punktwolke gaussians_to_points verwenden.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `voxel` als Eingabe)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

Gleiche Kategorie (`transform`)

points_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

gaussians_to_voxel — 3D transform op