transform op• 데이터 종류: voxel → sdf
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.signed_distance_field(vol, device='cpu', iso=0.5)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.signed_distance_field(vol, device='cpu', iso=0.5), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("signed_distance_field"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
occupancy/밀도 voxel → 부호 거리장 SDF(안쪽<0·바깥쪽>0). edt_jfa 를 양쪽에.
SDF는 매칭에 뛰어난 표현(매끄러움·기울기=법선·0 등값면=표면). inside/outside의유클리드 거리 차로 만든다. GPU native. voxel↔SDF↔occupancy를 상호 변환할 수 있다.
정의: occ = vol > iso로 두고 d_out = edt_jfa(occ)(각 voxel에서 가장 가까운 점유 voxel 까지의 거리, 점유 내부에서는 0), d_in = edt_jfa(~occ)(가장 가까운 비점유 voxel까지), sdf = d_out − d_in. 바깥은 +거리, 안쪽은 −거리(voxel 단위, 유클리드). voxel 중심끼리의 거리이므로 0이 되는 voxel은 없고, 경계의 점유 voxel은 −1, 인접한비점유 voxel은 +1(0 등값면은 voxel 사이). iso는 밀도→점유의 임계값(기본값 0.5. 개수 밀도라면 "1점 이상"). 전부 점유·전부 빈 volume은 seed가 없는 쪽의 거리가 1e6으로 포화하여, 전부 점유에서는 −1e6, 전부 빈 경우는 +1e6이 된다(예외는 나지 않는다). 반환값 (D,H,W) float32 numpy.
후단: sdf_to_occupancy로 되돌리기, voxel_to_mesh(sdf, iso=0.0)로 면, sobel3d로 법선장.
• 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.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
sdf 를 입력으로 받는 것)sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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