gsplat op• 데이터 종류: table × matrix → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("gs_render"))
3DGS를 카메라(pose = world→camera 4×4, K 3×3, driveworld.world_camera와 같은 규약: −Z를 봄, 행은 위가 작음)로 그립니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
gsplat)gs_from_world · gs_update · gs_render_fn · gs_read_file
*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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