points_to_gaussians — REPRCONV gaussians op

• 数据种类:points → gaussians

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0)(要直接调用实现,import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0);从台账取用则 opsreprconv.get("points_to_gaussians"))

用法

点群 (N,3) → 各向同性的 gaussians。该类型的唯一入口。

gaussians 是台账中 fuse3d.to_points 消费的类型,但产生它的 op 1 个也没有(实测)—— 只有消费方的类型,除非把生成器作为种子放置,否则一次也不会被执行。这里用与 3D Gaussian Splatting 初始化相同的方法

生成: 以各点到 k 近邻的平均距离为 sigma,权重为 1/N 均分。

mu 就是输入点本身,因此与 gaussians_to_points 往返 bit 一致(实测 max|Δ| = 0.0)。sigma 和 w 往返后不会恢复 —— 因为它们是点云原本就没有的量,所以这不是损失而是追加。

Args:

points: (N, 3)。N >= 2。

k: 决定 sigma 的近邻数(默认 6)。超过 N-1 时截为 N-1。

scale: 乘到 sigma 上的系数(默认 1.0)。

Returns:

dict(mu (N,3) / sigma (N,) / w (N,))。

Raises:

ValueError: N < 2 / k < 1 / scale <= 0 / 形状不正确 / 非有限。

参考(示例数据、文献)

• 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。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 gaussians 作为输入)

gaussians_to_points · gaussians_to_voxel

同类别(gaussians)

gaussians_to_points · gaussians_to_voxel

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.