resolution op• Data kinds: mesh → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_sample_points(V, F, spacing=None, n=None, method='poisson', seed=0, oversample=6) (implementation को सीधे call करना हो तो import meshres; meshres.mesh_sample_points(V, F, spacing=None, n=None, method='poisson', seed=0, oversample=6), registry से लेना हो तो ops3d.get("mesh_sample_points"))
घोषित spacing पर surface samples — area-weighted random या Poisson-disk (points)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
method="area" draws *n* points with probability ∝ face area (uniform per unit area, but with the clumps of any random sample). method="poisson" draws oversample × A/spacing² area-weighted candidates and keeps them greedily so that no two samples are closer than *spacing* (blue noise — the spacing is a guarantee, the count ≈ 0.7·A/spacing²). Give *spacing* (mesh units) for Poisson, *n* for area sampling; deterministic per *seed*.
• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं
• 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।
• mesh_resolution_demo — py -3.11 examples_3d/mesh_resolution_demo.py
points को input के रूप में लेते हैं)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
resolution)mesh_edge_stats · mesh_detail_map · mesh_split_long_edges · mesh_isotropic_remesh · mesh_lod_chain · mesh_select_lod · mesh_reduction_report · mesh_decimate_preserving
*Provenance: meshres.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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