points_to_gaussians — REPRCONV gaussians op

• データ種: points → gaussians

• 呼び出し: import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0) (または opsreprconv.get("points_to_gaussians"))

使い方

点群 `(N,3) → 等方ガウシアン gaussians`。この型の唯一の入口。

`gaussians は台帳で fuse3d.to_points` が食う型だが、**産む op が

1 つも無かった**(実測)—— 消費側だけがある型は、生成器を種として置かない限り

一度も実行されない。ここでは 3D Gaussian Splatting の初期化と同じやり方で

作る: 各点の k 近傍までの平均距離を sigma、重みを 1/N の等分にする。

`mu は入力点そのものなので :func:gaussians_to_points` と往復して

bit 一致(実測 max|Δ| = 0.0)。sigma と w は往復で戻らない —— 点群には

もともと無かった量だからで、これは損失ではなく追加である。

Args:

points: (N, 3)。N >= 2。

k: sigma を決める近傍数(既定 6)。N-1 を超えると N-1 に丸める。

scale: sigma に掛ける係数(既定 1.0)。

Returns:

dict(`mu (N,3) / sigma (N,) / w` (N,))。

Raises:

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

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)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

型が繋がる次の op(gaussians を入力に取れる)

gaussians_to_points · gaussians_to_voxel

同カテゴリ(gaussians)

gaussians_to_points · gaussians_to_voxel

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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