sdf_csg op• 데이터 종류: sdf × sdf → sdf
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sdf_intersect(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import sdf_ops; sdf_ops.sdf_intersect(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sdf_intersect"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
두 SDF 의 교집합 A∩B = 요소별 max(a, b)(양쪽 모두 안쪽일 때만 안쪽).
제로 등치면은 양 경계의 공통 부분. 내외부 모두 일반적으로는 엄격한 SDF가 아니라 거리의 하계가 될 수 있다.
계산 :np.maximum(np.asarray(a, float64), np.asarray(b, float64)). 요소별 max이므로, 어느 점이 A∩B의 안쪽(부)이 되는 것은 a < 0'' 그리고 b < 0''일 때만. shape는 브로드 캐스트 일관성이 있으면 좋다 (불일치하면 numpy의ValueError), 그 이외의 검사는 하지 않는다. NaN은 전파,±inf는 엄밀하게 전파 (max (a, -inf) = a).
입력 : 동일한 그리드에서 평가 된 두 개의 SDF ( "sphere_sdf"/ "box_sdf"/
esdf의 출력과 같은 내부 음수 및 외부 양수). 거리의 단위는 입력과 동일합니다.
반환값: 브로드캐스트 후의 shape 의 float64. <= 0이 A∩B의 점유.
주의:
• 외부 값은 진정한 거리보다 작을 수 있음: 교차 외부에서 점이 A 밖에 있고 B 밖때로는max (a, b) ''는 "먼 표면까지"의 거리이고, A∩B의 표면은 그것보다 멀다. 일이 있다(하계). 제로 등가면은 엄밀.
• 공통 부분이 없으면 모든 요소가 양(점유 0)이 되어 에러가 되지 않는다.
• 상자로 공을 자르기 · 2 개의 상자로 각주를 만드는 등 CSG의 "자르기"에 사용한다. A에서 B를 빼는 것은 sdf_subtract.
• 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.
• gear_metrology — py -3.11 examples_3d/gear_metrology.py
• render_beauty — py -3.11 examples_3d/render_beauty.py
• sdf_csg — py -3.11 examples_3d/sdf_csg.py
sdf 를 입력으로 받는 것)sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_subtract · sdf_smooth_union
sdf_csg)grid_coords · sphere_sdf · box_sdf · plane_sdf · cylinder_sdf · torus_sdf · capsule_sdf · sdf_union
*Provenance: sdf_ops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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