transform op• 데이터 종류: mesh → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mesh_to_points"))
mesh(정점+면) → 표면 점군(면적 가중 균일 샘플링). mesh→point cloud 변환.
절차: 삼각형 tri = vertices[faces]의 면적 0.5·|(b−a)×(c−a)|을 확률로 삼아 samples 개의 면을 복원 추출하고, 각 면에서 u, v ~ U(0,1), u + v > 1이면 (1−u, 1−v)로 접어 되돌린다(균일 barycentric). 점 = a + u(b−a) + v(c−a). seed로 default_rng를 고정하므로같은 인자면 같은 점군.
• vertices (V,3) float, faces (F,3) int(0부터 시작하는 정점 index).
• 반환값 (samples, 3) float64. 면의 수와 관계없이 정확히 samples개의 점.
• 모든 면이 퇴화(면적 합 0)하면 확률이 NaN이 되어 rng.choice가 ValueError.
• 법선은 붙지 않는다(estimate_point_normals로 붙인다). 면적 가중이므로 큰 면일수록 점이 많고,
정점 밀도에는 의존하지 않는다.
후단: points_to_voxel / icp_point2point_3d / match_pca.
• 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.
• mesh_decimate — py -3.11 examples_3d/mesh_decimate.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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