gaussians op• 데이터 종류: points → gaussians
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("points_to_gaussians"))
점군 (N,3) → 등방 gaussians. 이 타입의 유일한 입구.
gaussians는 대장에서 fuse3d.to_points가 소비하는 타입이지만, 생산하는 op이 1개도 없었다(실측) —— 소비 측만 있는 타입은 생성기를 씨앗으로 두지 않는 한한 번도 실행되지 않는다. 여기서는 3D Gaussian Splatting의 초기화와 같은 방식으로
만든다: 각 점의 k 근방까지의 평균 거리를 sigma, 가중치를 1/N 균등 분할로 한다.
mu는 입력 점 그 자체이므로 gaussians_to_points와 왕복하여 bit 일치(실측 max|Δ| = 0.0). sigma와 w는 왕복으로 돌아오지 않는다 —— 점군에는원래 없던 양이기 때문이며, 이것은 손실이 아니라 추가이다.
Args:
points: (N, 3). N >= 2.
k: sigma를 정하는 근방 수(기본값 6). N-1을 넘으면 N-1로 자른다.
scale: sigma에 곱하는 계수(기본값 1.0).
Returns:
dict(mu (N,3) / sigma (N,) / w (N,)).
Raises:
ValueError: N < 2 / k < 1 / scale <= 0 / 형상 부정 / 비유한.
• 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.
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
gaussians 를 입력으로 받는 것)gaussians_to_points · gaussians_to_voxel
gaussians)gaussians_to_points · gaussians_to_voxel
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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