sdf_csg op• 데이터 종류: sdf × sdf → sdf
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sdf_union(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import sdf_ops; sdf_ops.sdf_union(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sdf_union"))
두 SDF 의 합집합 A∪B = 요소별 min(a, b)(어느 한쪽이 음이면 안쪽).
영 등위면은 두 형상 경계의 합집합과 엄밀히 일치한다. 바깥에서는 엄밀한 SDF(최근접 표면까지의 거리), 안쪽은 보수적 하계. a/b 는 브로드캐스트 정합만 되면 된다.
계산: np.minimum(np.asarray(a, float64), np.asarray(b, float64)). 그 밖의검사는 하지 않는다 — shape 를 브로드캐스트할 수 없으면 numpy 의 ValueError, NaN 은 요소별로 전파된다(np.minimum 은 NaN 을 반환). ±inf 는 엄밀히 전파(min(a, +inf) = a: esdf 의 "전부 자유이면 +inf" 계약과 상호 운용할 수 있다).
입력: 같은 격자 위에서 평가한 2 개의 SDF(sphere_sdf / box_sdf / esdf 의 출력 등, 안쪽 음, 바깥쪽 양). 형태는 grid_coords 의 (nx, ny, nz) 이든 (N,) 의 점 목록이든 좋다. 거리 단위는 입력과 같다.
반환값: 브로드캐스트 후 shape 의 float64. 영교차(<= 0)가 A∪B 의점유.
주의: 안쪽 값은 "어느 쪽이든 가까운 표면까지의 거리"의 하계이며, 겹침 영역에서는참 거리보다 작게(절댓값이 크게) 나온다. CSG 의 표준적 성질로, 등위면 추출(marching cubes)이나 sdf_offset 의 팽창에는 영향이 없다. 이음매를 둥글리고 싶으면 sdf_smooth_union.
• 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_intersect · sdf_subtract · sdf_smooth_union
sdf_csg)grid_coords · sphere_sdf · box_sdf · plane_sdf · cylinder_sdf · torus_sdf · capsule_sdf · sdf_intersect
*Provenance: sdf_ops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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