points_to_gaussians — REPRCONV gaussians op

• 資料種類:points → gaussians

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0)(要直接呼叫實作,import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0);從台帳取用則 opsreprconv.get("points_to_gaussians"))

用法

點群 (N,3) → 等向性的 gaussians。該型別的唯一入口。

gaussians 是台帳中 fuse3d.to_points 消費的型別,但產生它的 op 1 個也沒有(實測)—— 只有消費端的型別,除非把產生器當作種子放置,否則一次也不會被執行。這裡以與 3D Gaussian Splatting 初始化相同的方式

產生: 以各點到 k 近鄰的平均距離為 sigma,權重為 1/N 均分。

mu 就是輸入點本身,因此與 gaussians_to_points 往返 bit 一致(實測 max|Δ| = 0.0)。sigma 和 w 往返後不會還原 —— 因為它們是點雲原本就沒有的量,所以這不是損失而是追加。

Args:

points: (N, 3)。N >= 2。

k: 決定 sigma 的近鄰數(預設 6)。超過 N-1 時截為 N-1。

scale: 乘到 sigma 上的係數(預設 1.0)。

Returns:

dict(mu (N,3) / sigma (N,) / w (N,))。

Raises:

ValueError: N < 2 / k < 1 / scale <= 0 / 形狀不正確 / 非有限。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 gaussians 作為輸入)

gaussians_to_points · gaussians_to_voxel

同類別(gaussians)

gaussians_to_points · gaussians_to_voxel

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.