transform op• 데이터 종류: mesh → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_to_voxel(vertices, faces, size, bounds=None, samples=40000, device='cpu', smooth=0.8)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.mesh_to_voxel(vertices, faces, size, bounds=None, samples=40000, device='cpu', smooth=0.8), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mesh_to_voxel"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
mesh(정점+면) → 밀도 voxel. 면 위를 균일 샘플링 → splat(mesh 행을 모든 기법에 잇습니다).
삼각형 위의 균일한 점은 barycentric(sqrt 트릭). 점유 voxel이 필요하면 임계값 처리한다.
절차: 각 삼각형의 면적에 비례해 samples개의 면을 고르고(default_rng(0)의 고정 seed → 매번 같은 점), 면 안에서 균일한 barycentric 점을 만들어 points_to_voxel에 넘긴다(smooth 기본값 0.8 voxel). faces는 (F,3)의 정점 index, vertices는 (V,3). 퇴화면(면적 0)만 있는 mesh는 확률이 NaN이 되어 rng.choice가 ValueError를 낸다. bounds=None이면 샘플 점의 min/max(mesh의 bbox와 거의 일치하지만, 샘플에 따라약간 안쪽). bounds의 검증·범위 밖 clip은 points_to_voxel과 같다. 반환값은 (size, size, size) float64의 점 밀도(점유가 아니다. 점유가 필요하면 임계값으로 2값화). 축 순서는 정점 좌표의 열 순서. seed를 바꾸고 싶거나 점군도 필요할 때는 mesh_to_points로점군을 만든 뒤 points_to_voxel로.
• 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 · gaussians_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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