transform op• 데이터 종류: points → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_voxel(points, size, bounds=None, device='cpu', smooth=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.points_to_voxel(points, size, bounds=None, device='cpu', smooth=0.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("points_to_voxel"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
점군 (N,3) → 밀도 voxel (size³). scatter_add 로 splat, 선택적으로 가우스 평활.
bounds=(lo,hi)를 주면 여러 점군을 같은 격자에 올릴 수 있다(=매칭의 전제).
절차: 각 점을 idx = floor((p − lo)/(hi − lo)·(size − 1))로 정수 격자에 떨어뜨리고, 그 voxel에 1을 더한다(값 = 그 voxel에 떨어진 점의 개수). smooth > 0이면 σ=smooth(voxel 단위) 의 gaussian을 3축 분리 conv로 적용한다(반지름 max(1, int(4σ + 0.5)), 끝은 replicate). 출력의 축 순서는 점의 열 순서 그대로(points[:, 0] → 축 0)이며, (depth,row,col)로의재배열은 하지 않는다.
• bounds: (lo, hi)의 3차원 벡터 2개. None이면 점군 자신의 min/max(점군마다
격자가 바뀌므로, 2개의 점군을 비교할 때는 반드시 같은 bounds를 넘긴다). 길이가 3이 아니거나, 비유한이거나, hi <= lo인 축이 있으면 ValueError(tsdf 계열의 ((xmin,xmax),...) 방식은 길이 2로 보고 거부).
• 범위 밖의 점은 버리지 않고 끝 voxel로 clip된다(끝에 가짜 밀도가 쌓인다). 잘라 내고 싶다
면 미리 점군 쪽에서 제거한다.
• size: 한 변의 voxel 수. hi − lo가 0인 축은 1e-9로 치환될 뿐 경고하지 않는다.
• 빈 점군에서 bounds=None이면 numpy의 min이 예외를 낸다.
• 반환값: (size, size, size) float64 numpy(device에서 계산해도 CPU로 되돌린다). 값은 개수
(평활 후에는 개수의 가중 분포)이며 정규화하지 않는다.
후단: match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh의 입력으로.
• 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.
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
transform)gaussians_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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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