gaussians_to_voxel — 3D transform op

• 資料種類:points → voxel

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu')(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu');從台帳取用則 ops3d.get("gaussians_to_voxel"))

• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")

用法

3DGS(各向異性高斯)→ 密度體素。把每個高斯按 opacity 置於 means,再用平均 scale 平滑。

近似(等向 splat + 平滑): 精確的異向性共變異數光柵化很重,所以先以 opacity 為權重對 means 做 splat → 按 scale 平均值做 gaussian 平滑。對匹配的 coarse alignment 已足夠。

參數: means (N,3) 中心;opacities 被 reshape 為長度 N,作為 splat 的權重(在 points_to_voxel 加 1 的地方改加 opacity)。scales 不論形狀都彙整為 1 個平均值,以 σ = mean(scales)/mean(hi − lo)·size(world 長度 → voxel 長度)作為平滑寬度(下限 0.5 voxel;scales 為空時 σ=1)。異向性、旋轉被忽略。bounds=(lo, hi) 為必要(不可為 None;由 _lo_hi 驗證,不合法則 ValueError)。範圍外的中心被 clip 到邊緣 voxel。回傳值 (size, size, size) float64,軸順序為 means 的行順序。opacity 總和大致守恆,但不做正規化。若要轉為點雲,用 gaussians_to_points。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 voxel 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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