gsplat op• Data kinds: table × matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gs_render(gs: 'dict', pose, K, width: 'int', height: 'int', *, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35, sky=(0.62, 0.75, 0.92), max_radius: 'int' = 64, max_pairs: 'int' = 12000000, antialias: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import gsplatnp; gsplatnp.gs_render(gs: 'dict', pose, K, width: 'int', height: 'int', *, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35, sky=(0.62, 0.75, 0.92), max_radius: 'int' = 64, max_pairs: 'int' = 12000000, antialias: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("gs_render"))
3DGS को camera (pose = world→camera 4×4, K 3×3; driveworld.world_camera जैसी ही convention: −Z की ओर देखता है, ऊपर की rows छोटी) से render करता है।
चरण: (1) केंद्रों को कैमरा तंत्र में, गहराई d = −z ≤ 1e-6 वाले हटाए जाते हैं, (2) 2-D सहप्रसरण Σ' = J W Σ Wᵀ Jᵀ + 0.3 I, J = [[fx/d, 0, fx·x/d²], [0, −fy/d, −fy·y/d²]], (3) त्रिज्या r = ⌈3 √λ_max(Σ')⌉ (≤ max_radius; अधिक वाले हटाए नहीं जाते, r काटा जाता है) की खिड़की में प्रति pixel α = min(0.99, o · exp(−½ Δᵀ Σ'⁻¹ Δ)) (α < 1/255 हटाया जाता है), (4) प्रति pixel गहराई के क्रम में आगे से C = Σ c_i α_i T_i, T_i = Π_{j<i}(1 − α_j), पृष्ठभूमि = (1 − Σ α_i T_i) · sky। रंग Lambert है (world_camera के समान ambient + (1 − ambient)|n·l|, प्रकाश कैमरा तंत्र में)। सब कुछ array संक्रियाएँ हैं (Gaussian × खिड़की pixel के जोड़े समतल रूप से रखे, pixel → गहराई से क्रमबद्ध, समूह-वार संचयी योग से T)।
लौटाता है: color (H,W,3), alpha (H,W) (= Σ α_i T_i), depth (H,W) (α से भारित गहराई / alpha, alpha < 0.5 पर NaN), label (H,W) (सबसे अधिक भार वाले Gaussian का label, alpha < 0.5 पर −1), n_pairs, n_visible।
fail-closed: छवि का आकार ≤ 0, max_radius < 1, या जोड़ों की संख्या max_pairs से अधिक (बहुत धीमा rendering चुपचाप नहीं चलाया जाता) ValueError उठाते हैं।
खाली इनपुट (gs खाली dict) पर ValueError उठता है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
table को input के रूप में लेते हैं)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_fn · gs_read_file
*Provenance: gsplatnp.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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