gsplat op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_read_file(path, *, min_opacity: 'float' = 0.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import gsplatnp; gsplatnp.gs_read_file(path, *, min_opacity: 'float' = 0.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("gs_read_file"))
3D Gaussian Splatting 파일을 읽고, 가우스의 중심·색·불투명도·크기·방향을 반환합니다.
지원: INRIA 형식의 .ply(x, y, z, f_dc_0..2, opacity(logit), scale_0..2(log), rot_0..3(wxyz). gsplat_train_native 의 출력도 이것)와 .splat(1 개 32 바이트: 위치 3×f32, 크기 3×f32, RGBA 4×u8, 회전 4×u8(wxyz, (q·128)+128)).
Args:
path: 파일.
min_opacity: 이보다 불투명도가 낮은 가우시안을 버린다(0 이면 전부 유지).
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"}. 색은 0 차 구면 조화만(시점에 따라 변하는 고차는 버린다).
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• gallery_drive_world_io — py -3.11 examples/gallery_drive_world_io.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
gsplat)gs_from_world · gs_update · gs_render · gs_render_fn
*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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