typed op• 資料種類:points → volume
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_points_to_voxel", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_points_to_voxel: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_points_to_voxel: 其他輸入影像 (文件網站)
動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):
點雲 (N,3) → 密度體素 (size³)。以 scatter_add 進行 splat，可選高斯平滑。
給出 bounds=(lo,hi) 就能把多個點雲放到同一網格上(=匹配的前提)。
步驟: 用 idx = floor((p − lo)/(hi − lo)·(size − 1)) 把各點落到整數網格上,對該 voxel 加 1(值 = 落入該 voxel 的點的個數)。若 smooth > 0,則以 σ=smooth(voxel 單位) 的 gaussian 做 3 軸可分離 conv(半徑 max(1, int(4σ + 0.5)),邊緣為 replicate)。輸出的軸順序與點的行順序完全相同(points[:, 0] → 軸 0),不會重排為(depth,row,col)。
• bounds: (lo, hi) 這 2 個 3 維向量。為 None 時用點雲自身的 min/max(每個點雲的
網格都不同,因此比較 2 個點雲時必須傳入相同的 bounds)。長度不為 3、非有限、hi <= lo 的軸會引發 ValueError(tsdf 系的 ((xmin,xmax),...) 寫法按長度 2 拒絕)。
• 範圍外的點不丟棄,而是clip 到邊緣的 voxel(邊緣會堆積虛假的密度)。想要截掉
時請事先在點雲側去除。
• size: 一邊的 voxel 數。hi − lo 為 0 的軸只會被替換為 1e-9,不發出警告。
• 空點雲且 bounds=None 時,numpy 的 min 會拋出例外。
• 回傳值: (size, size, size) float64 numpy(即使在 device 上計算也會回到 CPU)。值是個數
(平滑後是個數的加權分布),不做正規化。
後級: 作為 match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh 的輸入。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op points_to_voxel。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調點,a 與 b 都不使用。
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_points_to_voxel 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 points_to_voxel。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
volume 作為輸入)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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