transform op• 데이터 종류: points → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.gaussians_to_voxel(means, scales, opacities, size, bounds, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("gaussians_to_voxel"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3DGS(비등방 가우시안) → 밀도 voxel. 각 가우시안을 means 에 opacity 로 놓고 평균 scale 로 평활.
근사(등방 splat + 평활): 엄밀한 이방 공분산 래스터화는 무거우므로, 먼저 means를 opacity 가중치로 splat → scale 평균만큼 gaussian 평활. 매칭의 coarse alignment에는 충분하다.
인자: means (N,3) 중심, opacities는 길이 N으로 reshape되어 splat의 가중치가 된다(points_to_voxel이 1을 더하는 곳에 opacity를 더한다). scales는 형태와 상관없이 평균값 1개로 모으고, σ = mean(scales)/mean(hi − lo)·size(world 길이 → voxel 길이)를평활 폭으로 한다(하한 0.5 voxel. scales가 비어 있으면 σ=1). 이방성·회전은 무시된다. bounds=(lo, hi)는 필수(None 불가. _lo_hi로 검증하고 부정하면 ValueError). 범위 밖의중심은 끝 voxel로 clip된다. 반환값 (size, size, size) float64, 축 순서는 means의 열 순서. opacity의 총합은 거의 보존되지만 정규화는 하지 않는다. 점군으로 바꾸려면 gaussians_to_points.
• 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.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
transform)points_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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