gaussians op• Data kinds: points → gaussians
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("points_to_gaussians"))
point set (N,3) → isotropic gaussians। इस type में आने का एकमात्र रास्ता।
gaussians ledger में वह type है जिसे fuse3d.to_points consume करता है, लेकिन इसे बनाने वाला 1 भी op नहीं था (measured) -- जिस type के केवल consumer हों, वह तब तक कभी execute नहीं होता जब तक generator को seed के रूप में न रखा जाए। यहाँ इसे 3D Gaussian Splatting के initialisation की तरह ही बनाया जाता है: हर point के k nearest neighbours तक की औसत दूरी sigma है, और weights 1/N का बराबर बँटवारा हैं।
mu स्वयं input points हैं, इसलिए gaussians_to_points के साथ round trip bit-identical है (measured max|Δ| = 0.0)। sigma और w round trip में वापस नहीं आते -- ये point cloud में शुरू से थे ही नहीं, इसलिए यह नुकसान नहीं बल्कि जोड़ (addition) है।
Args:
points: (N, 3)। N >= 2।
k: sigma तय करने वाले neighbours की संख्या (default 6)। N-1 से अधिक हो तो N-1 पर सीमित।
scale: sigma से गुणा होने वाला factor (default 1.0)।
Returns:
dict(mu (N,3) / sigma (N,) / w (N,))।
Raises:
ValueError: N < 2 / k < 1 / scale <= 0 / गलत shape / non-finite।
• 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।
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
gaussians को input के रूप में लेते हैं)gaussians_to_points · gaussians_to_voxel
gaussians)gaussians_to_points · gaussians_to_voxel
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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