gs_read_file — DRIVE gsplat op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_read_file(path, *, min_opacity: 'float' = 0.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import gsplatnp; gsplatnp.gs_read_file(path, *, min_opacity: 'float' = 0.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("gs_read_file"))

使い方

3D Gaussian Splatting のファイルを読み、ガウスの中心・色・不透明度・大きさ・向きを返す。

対応: INRIA 形式の .ply(x, y, z, f_dc_0..2, opacity(logit), scale_0..2(log), rot_0..3(wxyz)。gsplat_train_native の出力もこれ)と .splat(1 個 32 バイト: 位置 3×f32、大きさ 3×f32、RGBA 4×u8、回転 4×u8(wxyz、(q·128)+128))。

Args:

path: ファイル。

min_opacity: これ未満の不透明度のガウスを落とす(0 なら全部)。

Returns:

{"xyz" (N,3), "rgb" (N,3) [0,1], "opacity" (N,) [0,1], "scale" (N,3)(実寸、exp 済み), "rot" (N,4) wxyz 単位四元数, "n_total", "format"}。色は 0 次の球面調和だけ(視点で変わる高次は捨てる)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(gsplat)

gs_from_world · gs_update · gs_render · gs_render_fn

*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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