gsplat op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_from_world(world: 'dict', *, spacing: 'float' = 0.004, max_per_object: 'int' = 20000, pos_noise: 'float' = 0.0, color_noise: 'float' = 0.0, sigma_ratio: 'float' = 1.0, normal_ratio: 'float' = 0.1, opacity: 'float' = 0.99, curv_ratio: 'float' = 0.5, edge_ratio: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import gsplatnp; gsplatnp.gs_from_world(world: 'dict', *, spacing: 'float' = 0.004, max_per_object: 'int' = 20000, pos_noise: 'float' = 0.0, color_noise: 'float' = 0.0, sigma_ratio: 'float' = 1.0, normal_ratio: 'float' = 0.1, opacity: 'float' = 0.99, curv_ratio: 'float' = 0.5, edge_ratio: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("gs_from_world"))
world की faces पर Gaussians चिपकाया गया 3DGS लौटाता है (world = driveworld का world dict: V, F, face_color, objects)।
प्रत्येक वस्तु के लिए अंतराल s_o = max(spacing, √(वस्तु का क्षेत्रफल / max_per_object)), संख्या N_o = ⌈क्षेत्रफल / s_o²⌉। फलक क्षेत्रफल के अनुपात में स्तरित नमूनाकरण से चुने जाते हैं (संचयी क्षेत्रफल के (k + u)/N_o बिंदु, u हर वस्तु के लिए एकसमान यादृच्छिक संख्या), और फलक के भीतर R2 निम्न-विसंगति अनुक्रम (एकसमान यादृच्छिक संख्याएँ खाली जगह = छेद छोड़ती हैं)। सहप्रसरण फलक के साथ एक चपटी डिस्क है; स्थानीय अंतराल s_f = max(s_o / 8, min(s_o, curv_ratio · R_f / sigma_ratio)) (R_f = फलक की वक्रता त्रिज्या का अनुमान, ≥ 75° के कोने नहीं गिने जाते):
चपटी डिस्क को इतना छोटा रखा जाता है कि वह वक्र सतह से बाहर न निकले, और पतले भाग (धागे) उसी अनुपात में सघन रखे जाते हैं (संख्या का भार = क्षेत्रफल / s_f²)। कोने (पड़ोसी फलक से 75° या अधिक) को छूने वाले फलकों पर s_f ≤ edge_ratio · s_o (वैसे ही जैसे 3DGS किनारों पर बारीक करता है: बड़ी डिस्क किनारे के बाहर —— मनके के छेद का मुँह —— निकलकर छेद बंद कर देती थीं)। Σ = R diag(σt², σt², σn²) Rᵀ, σt = sigma_ratio · s_f (डिफ़ॉल्ट 1.0 = 3DGS के प्रारंभिक मान "निकटतम 3 बिंदुओं तक की औसत दूरी" के समान; 0.7 पर प्लेट के 7 % pixel में α < 0.95 की खाली जगह रह गई), σn = normal_ratio · σt, R = [t1 t2 n] (फलक के स्थानीय निर्देशांक)। त्रुटि (प्रत्येक के लिए स्थिर, फ़्रेमों में समान): फलक के स्थानीय निर्देशांक में स्थिति N(0, pos_noise²) (3 अक्ष), रंग N(0, color_noise²) (काटा हुआ)।
लौटाया गया dict: face (N,), bary (N,3), offset_local (N,3), color (N,3), opacity (N,), sigma_t (N,), sigma_n (N,), obj (N,) (world के objects का सूचकांक), label (N,), spacing_obj (वस्तुओं की संख्या,), साथ में gs_update द्वारा भरे जाने वाले mu (N,3), R (N,3,3) (स्तंभ = t1, t2, n), normal (N,3)।
fail-closed: spacing ≤ 0, max_per_object < 1, शोर < 0, sigma_ratio ≤ 0, normal_ratio ≤ 0, opacity ∉ (0, 1], या बिना फलक वाला world ValueError उठाते हैं।
खाली इनपुट (world खाली dict) पर ValueError उठता है।
• 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।
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
gsplat)gs_update · gs_render · gs_render_fn · gs_read_file
*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE 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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