gsplat op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_read_file(path, *, min_opacity: 'float' = 0.0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import gsplatnp; gsplatnp.gs_read_file(path, *, min_opacity: 'float' = 0.0) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("gs_read_file"))
Liest eine 3D-Gaussian-Splatting-Datei und gibt Mittelpunkte, Farben, Deckkraft, Größen und Ausrichtungen der Gaußschen zurück.
Unterstützt: .ply im INRIA-Format (x, y, z, f_dc_0..2, opacity (logit), scale_0..2 (log), rot_0..3 (wxyz); auch die Ausgabe von gsplat_train_native) und .splat (je 32 Byte: Position 3×f32, Größe 3×f32, RGBA 4×u8, Rotation 4×u8 (wxyz, (q·128)+128)).
Args:
path: die Datei.
min_opacity: Gaußfunktionen mit Deckkraft darunter verwerfen (0 behält alle).
Returns:
{"xyz" (N,3), "rgb" (N,3) [0,1], "opacity" (N,) [0,1], "scale" (N,3)(実寸、exp 済み), "rot" (N,4) wxyz 単位四元数, "n_total", "format"}. Farbe nur aus der Kugelflächenfunktion 0. Ordnung (blickwinkelabhängige höhere Ordnungen werden verworfen).
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• gallery_drive_world_io — py -3.11 examples/gallery_drive_world_io.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
gsplat)gs_from_world · gs_update · gs_render · gs_render_fn
*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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