points_to_gaussians — REPRCONV `gaussians` op

• 데이터 종류: points → gaussians

• 호출: import reprconv; reprconv.points_to_gaussians(points, k=6, scale=1.0)(또는 opsreprconv.get("points_to_gaussians"))

점군 `(N,3) → 등방 gaussians`. 이 타입의 유일한 입구.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`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。

• 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.

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

points_to_gaussians — REPRCONV gaussians op