transform op• Data kinds: points → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu') (implementation को सीधे call करना हो तो import match3d; match3d.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu'), registry से लेना हो तो ops3d.get("gaussians_to_voxel"))
• GPU: इस op का GPU path है (device="cuda")
3DGS (anisotropic Gaussians) → density voxel। हर Gaussian को means पर opacity के साथ रखता है, औसत scale से smooth करता है।
सन्निकटन (isotropic splat + smoothing): सटीक anisotropic covariance rasterisation भारी है, इसलिए पहले means को opacity weight से splat किया जाता है → scale के औसत जितना gaussian smoothing। Matching के coarse alignment के लिए इतना काफ़ी है।
Arguments: means (N,3) केंद्र; opacities को लंबाई N में reshape करके splat का weight बनाया जाता है (जहाँ points_to_voxel 1 जोड़ता है वहाँ opacity जोड़ी जाती है)। scales का आकार कुछ भी हो, उसे 1 औसत मान में समेटा जाता है, और σ = mean(scales)/mean(hi − lo)·size (world लंबाई → voxel लंबाई) को smoothing की चौड़ाई बनाया जाता है (निचली सीमा 0.5 voxel; scales खाली हो तो σ=1)। Anisotropy और rotation को नज़रअंदाज़ किया जाता है। bounds=(lo, hi) अनिवार्य है (None नहीं चलेगा; _lo_hi से जाँचा जाता है, गलत हो तो ValueError)। Range से बाहर के केंद्र किनारे के voxel पर clip होते हैं। Return value (size, size, size) float64, axis क्रम means के column क्रम जैसा। opacity का कुल योग लगभग बना रहता है, पर normalise नहीं किया जाता। Point cloud चाहिए तो gaussians_to_points।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
voxel को input के रूप में लेते हैं)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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