laplacian_smooth — 3D `mesh_process` op

• 데이터 종류: mesh → mesh

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.laplacian_smooth(mesh: 'Sequence', iters: 'int' = 10, lam: 'float' = 0.5) -> 'Mesh'(구현을 직접 호출하려면 import mesh_smooth; mesh_smooth.laplacian_smooth(mesh: 'Sequence', iters: 'int' = 10, lam: 'float' = 0.5) -> 'Mesh', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("laplacian_smooth"))

사용법

umbrella Laplacian 에 의한 삼각형 메시 평활화. → (verts, faces).

각 반복에서 모든 정점을 v_i += lam * (mean(隣接 v_j) - v_i) 로 갱신한다. 고주파 잡음을확실히 줄이는 한편, 닫힌 곡면에서는 평균 곡률 흐름과 마찬가지로 안쪽으로 수축(shrinkage)한다(구는 반복과 함께 줄어든다). 수축을 피하고 싶으면 taubin_smooth 를 쓴다.

Args:

mesh: (verts (N,3), faces (M,3)[, ...]) 의 시퀀스. faces 는 불변.

iters: 반복 횟수(양의 정수).

lam: 각 단계의 당김 비율, 0 < lam <= 1(1 이면 인접 평균으로 완전히 당김).

Returns:

(verts (N,3) float64, faces (M,3) int64). faces 는 입력을 유지.

Raises:

ValueError: 메시 형상 부정, 면 범위 밖, iters/lam 이 부정(fail-closed).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• mesh_smooth — py -3.11 examples_3d/mesh_smooth.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`mesh` 를 입력으로 받는 것)

mesh_to_voxel · mesh_to_points · to_points · fuse_to_voxel · ambient_occlusion · cast_shadow · supersample_mesh · render_beauty

같은 카테고리(`mesh_process`)

taubin_smooth · decimate_qem · face_normals · vertex_normals · mesh_area · vertex_curvature · face_areas · mesh_volume

*Provenance: mesh_smooth.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

laplacian_smooth — 3D mesh_process op

사용법