mesh_to_points — 3D transform op

• 資料種類:mesh → points

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.mesh_to_points(vertices, faces, samples=20000, seed=0);從台帳取用則 ops3d.get("mesh_to_points"))

用法

mesh(頂點+面)→ 表面點群(面積加權均勻取樣)。mesh→point cloud 轉換。

步驟: 以三角形 tri = vertices[faces] 的面積 0.5·|(b−a)×(c−a)| 為機率,取後放回地抽取 samples 個面,在每個面上取 u, v ~ U(0,1),若 u + v > 1 則折回為 (1−u, 1−v) (均勻 barycentric)。點 = a + u(b−a) + v(c−a)。seed 固定 default_rng,因此相同參數得到相同點雲。

• vertices (V,3) float,faces (F,3) int(從 0 開始的頂點 index)。

• 回傳值 (samples, 3) float64。與面數無關,恰好 samples 個點。

• 全部面都退化(面積和 0)時機率變為 NaN,rng.choice 拋出 ValueError。

• 不附帶法線(用 estimate_point_normals 加上)。依面積加權,所以面越大點越多,

與頂點密度無關。

後續: points_to_voxel / icp_point2point_3d / match_pca。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• mesh_decimate — py -3.11 examples_3d/mesh_decimate.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 points 作為輸入)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同類別(transform)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field

*Provenance: match3d.py — 3D 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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