gs_render — DRIVE gsplat op

• Data kinds: table × matrix → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_render(gs: 'dict', pose, K, width: 'int', height: 'int', *, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35, sky=(0.62, 0.75, 0.92), max_radius: 'int' = 64, max_pairs: 'int' = 12000000, antialias: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import gsplatnp; gsplatnp.gs_render(gs: 'dict', pose, K, width: 'int', height: 'int', *, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35, sky=(0.62, 0.75, 0.92), max_radius: 'int' = 64, max_pairs: 'int' = 12000000, antialias: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("gs_render"))

उपयोग

3DGS को camera (pose = world→camera 4×4, K 3×3; driveworld.world_camera जैसी ही convention: −Z की ओर देखता है, ऊपर की rows छोटी) से render करता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

手順: (1) 中心をカメラ系へ、深さ d = −z ≤ 1e-6 は捨てる、(2) 2-D 共分散 Σ' = J W Σ Wᵀ Jᵀ + 0.3 I、J = [[fx/d, 0, fx·x/d²], [0, −fy/d, −fy·y/d²]]、(3) 半径 r = ⌈3 √λ_max(Σ')⌉(≤ max_radius、超える物は捨てずに r を切る)の窓の画素ごとに α = min(0.99, o · exp(−½ Δᵀ Σ'⁻¹ Δ))(α < 1/255 は捨てる)、(4) 画素ごとに深さの順で手前から C = Σ c_i α_i T_i、T_i = Π_{j<i}(1 − α_j)、背景 = (1 − Σ α_i T_i) · sky。色は Lambert(world_camera と同じ ambient + (1 − ambient)|n·l|、光はカメラ系)。すべて配列演算(ガウシアン × 窓の画素の組を平らに並べ、画素 → 深さで並べて群ごとの累積和で T を出す)。

返り値: color (H,W,3)・alpha (H,W)(= Σ α_i T_i)・depth (H,W)(α で重みづけた深さ / alpha、alpha < 0.5 は NaN)・ label (H,W)(重み最大のガウシアンのラベル、alpha < 0.5 は −1)・n_pairs・n_visible。

fail-closed: 画像の大きさ ≤ 0、max_radius < 1、組の数が max_pairs を超える(遅すぎる描画を黙って走らせない)は ValueError。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

इसी category के (gsplat)

gs_from_world · gs_update · gs_render_fn · gs_read_file


*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE 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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