sdf_csg op• 데이터 종류: sdf × sdf → sdf
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sdf_intersect(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import sdf_ops; sdf_ops.sdf_intersect(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sdf_intersect"))
두 SDF 의 교집합 A∩B = 요소별 max(a, b)(양쪽 모두 안쪽일 때만 안쪽).
영 등위면은 두 경계의 공통 부분. 바깥에서 엄밀 SDF, 안쪽은 보수적 하계.
계산: np.maximum(np.asarray(a, float64), np.asarray(b, float64)). 요소별 max 이므로 어떤 점이 A∩B 의 안쪽(음)이 되는 것은 a < 0 이고 b < 0 일 때뿐이다. shape 는 브로드캐스트 정합만 되면 되고(부정합이면 numpy 의 ValueError), 그 밖의 검사는 하지 않는다. NaN 은 전파, ±inf 는 엄밀히 전파(max(a, -inf) = a).
입력: 같은 격자 위에서 평가한 2 개의 SDF(sphere_sdf / box_sdf / esdf 의 출력 등, 안쪽 음, 바깥쪽 양). 거리 단위는 입력과 같다.
반환값: 브로드캐스트 후 shape 의 float64. <= 0 이 A∩B 의 점유.
주의:
• 바깥 값은 참 거리보다 작게 나올 수 있다: 교차의 바깥에서, 점이 A 밖이면서 B 밖일때 max(a, b) 는 "먼 쪽 표면까지"의 거리이고, A∩B 의 표면은 그보다 멀수 있다(하계). 영 등위면은 엄밀하다.
• 공통 부분이 없으면 모든 요소가 양(점유 0)이 되며, 오류는 아니다.
• 상자로 구를 자르거나 2 개의 상자로 각기둥을 만드는 등 CSG 의 "잘라내기"에 쓴다. A 에서 B 를 빼는 것은 sdf_subtract.
• 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.
• gear_metrology — py -3.11 examples_3d/gear_metrology.py
• render_beauty — py -3.11 examples_3d/render_beauty.py
• sdf_csg — py -3.11 examples_3d/sdf_csg.py
sdf 를 입력으로 받는 것)sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_subtract · sdf_smooth_union
sdf_csg)grid_coords · sphere_sdf · box_sdf · plane_sdf · cylinder_sdf · torus_sdf · capsule_sdf · sdf_union
*Provenance: sdf_ops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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