typed op• 数据种类:points → volume
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_points_to_voxel", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):
▸ tb_points_to_voxel: 处理阶段 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ tb_points_to_voxel: 其他输入图像 (文档网站)
动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):
点云 (N,3) → 密度体素 (size³)。通过 scatter_add 进行 splat，可选高斯平滑。
给出 bounds=(lo,hi) 就能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,对该 voxel 加 1(值 = 落入该 voxel 的点的个数)。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)),边缘为 replicate)。输出的轴顺序与点的列顺序完全相同(points[:, 0] → 轴 0),不会重排为(depth,row,col)。
• bounds: (lo, hi) 这 2 个 3 维向量。为 None 时用点云自身的 min/max(每个点云的
网格都不同,因此比较 2 个点云时必须传入相同的 bounds)。长度不为 3、非有限、hi <= lo 的轴会引发 ValueError(tsdf 系的 ((xmin,xmax),...) 写法按长度 2 拒绝)。
• 范围外的点不丢弃,而是clip 到边缘的 voxel(边缘会堆积虚假的密度)。想要截掉
时请事先在点云侧去除。
• size: 一边的 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)。值是个数
(平滑后是个数的加权分布),不做归一化。
后级: 作为 match_points_ncc / signed_distance_field / voxel_to_mesh 的输入。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op points_to_voxel。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调点,a 和 b 都不使用。
• 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。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_points_to_voxel 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 points_to_voxel。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
volume 作为输入)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 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.