transform op• 数据种类:points → voxel
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_voxel(points, size, bounds=None, device='cpu', smooth=0.0)(要直接调用实现,import match3d; match3d.points_to_voxel(points, size, bounds=None, device='cpu', smooth=0.0);从台账取用则 ops3d.get("points_to_voxel"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
点群 (N,3) → 密度 voxel (size³)。用 scatter_add splat,可选高斯平滑。
给定 bounds=(lo,hi) 即可把多个点云放到同一网格上(=匹配的前提)。
步骤: 用 idx = floor((p − lo)/(hi − lo)·(size − 1)) 把各点落到整数网格上,并对该 voxel 加 1(值 = 落入该 voxel 的点数)。若 smooth > 0,则以 σ=smooth(voxel 单位) 的 gaussian 做 3 轴可分离 conv(半径 max(1, int(4σ + 0.5)),边缘 replicate)。输出的轴顺序 与点的列顺序完全一致(points[:, 0] → 轴 0),不会重排为(depth,row,col)。
• bounds: 2 个 3 维向量 (lo, hi)。为 None 时取点云自身的 min/max(网格随点云
而变,因此比较 2 个点云时务必传入相同的 bounds)。长度不为 3、非有限、或存在 hi <= lo 的轴时抛出 ValueError(tsdf 系的 ((xmin,xmax),...) 写法会被当作长度 2 而拒绝)。
• 范围外的点不会被丢弃,而是 被 clip 到边缘 voxel(边缘会积累虚假密度)。若想裁掉,
请事先在点云侧去除。
• size: 每边的 voxel 数。hi − lo 为 0 的轴只会被替换为 1e-9,不发出警告。
• 空点云且 bounds=None 时,numpy 的 min 会抛出异常。
• 返回值: (size, size, size) float64 numpy(即使在 device 上计算也会返回 CPU)。值为点数
(平滑后为点数的加权分布),不做归一化。
后续: 作为 match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh 的输入。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
voxel 作为输入)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
transform)gaussians_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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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