3dgs光栅化器代码

### 3DGS光栅化器代码实现 对于3D高斯体素场(3DGS)，其核心在于如何高效地处理大量三维空间中的高斯分布，并将其投影至二维屏幕空间以形成最终图像。考虑到这一点，下面提供了一个简化版的Python伪代码示例，展示了基本框架下的3DGS光栅化过程： ```python import numpy as np class GaussianRasterizer: def __init__(self, gaussians): """ 初始化光栅化器 :param gaussians: 高斯参数列表 [(mean_x, mean_y, mean_z, sigma), ...] """ self.gaussians = np.array(gaussians) def project_to_2d(self, camera_matrix): """ 将3D高斯映射到2D平面上 :param camera_matrix: 相机变换矩阵 (4x4) :return: 投影后的2D坐标和对应的权重 """ projected_points = [] weights = [] for g in self.gaussians: # 应用相机变换得到世界坐标系下的位置 pos_world = np.dot(camera_matrix[:3], [*g[:3], 1]) # 计算该点在当前视角下的可见性及其影响范围（即权重） weight = max(0., min(1., np.exp(-np.linalg.norm(pos_world)**2 / (2*g[-1]**2)))) if weight > 0: projected_points.append((pos_world[0]/pos_world[2], pos_world[1]/pos_world[2])) weights.append(weight) return np.array(projected_points), np.array(weights) def rasterize(self, image_shape, camera_matrix): """ 执行实际的光栅化操作 :param image_shape: 输出图片尺寸 (height, width) :param camera_matrix: 相机变换矩阵 (4x4) :return: 渲染完成的灰度图 """ img_h, img_w = image_shape result_img = np.zeros(image_shape) proj_pts, wgts = self.project_to_2d(camera_matrix) for i, pt in enumerate(proj_pts): x, y = int(round(pt[0])), int(round(pt[1])) if 0 <= x < img_w and 0 <= y < img_h: result_img[y][x] += wgts[i] return result_img.clip(max=1.) ``` 此段代码定义了一种简单的基于高斯分布的体积数据结构以及相应的光栅化算法。它接受一系列位于三维空间内的各向同性的高斯函数作为输入，并通过指定摄像机的位置与方向来决定这些高斯应该怎样被投射成平面图形。 需要注意的是，在现实应用中，上述流程通常会涉及到更多复杂的优化措施和技术细节，比如利用GPU加速计算密集型任务、采用更精确的颜色混合策略等[^1]。