Gaussian Splatting · 03 좌표계와 단위
단계: 표현과 투영의 기초 · 편집 가능한 예제 · 저장 ID: gaussian-splatting-step-03
목표와 학습 후 역량
- 데이터 좌표계를 명시한다.
- 축 변환을 수치로 검증한다.
선수 지식
2단위 결과물과 기록을 이어 사용합니다. 좌표계와 단위 실험에 앞서 이전 입력과 기준 출력을 보관합니다.
핵심 개념과 설명
기준 축
카메라와 데이터의 위쪽 축이 다르면 장면이 기울어집니다. 축 변환은 카메라 조작으로 숨기지 말고 데이터 변환 행렬로 명시합니다.
크기 기준
복원 결과의 길이 단위는 실제 미터와 일치하지 않을 수 있습니다. 기준 물체 또는 명시적인 가상 단위를 사용합니다.
실습 준비
예제 화면의 실행 범위 안내를 먼저 확인하세요. 다음은 과제를 별도 프로젝트로 확장할 때의 준비 환경입니다. 별도 로컬 프로젝트의 문서 안내 실습입니다. 직접 만든 소형 데이터 또는 사용 허가를 확인한 로컬 파일만 사용합니다. 기존 미리보기는 1 MiB·512개 이하 .splat/ASCII GS PLY를 다루는 CPU 교육 뷰어이며 Spark GPU 렌더러가 아닙니다.
연결된 예제는 출발점입니다. 아래 과제 전체가 완성된 코드는 아니며, 예제의 지원 범위를 넘는 작업은 별도 프로젝트에서 수행하세요.
실습 과제
- coordinates.js에 원점과 X/Y/Z 표식 세 개를 만드세요.
- 입력 점에 축 교환 행렬을 적용하고 변환 전후 좌표를 표로 출력하세요.
- camera.json에 eye·target·up을 저장하고 동일 표식을 재투영하세요.
관찰할 변수
| 변수 | 기준 조건 | 바꿀 조건 | 예상할 변화·검증 가설 |
|---|---|---|---|
| up 축 | Y-up | Z-up 데이터를 변환 없이 입력 | 세로 표식 방향이 어긋날 것으로 예상합니다. |
표의 예상은 측정 결과가 아닙니다. 한 번에 한 조건만 바꾸고 실제 결과가 다르면 원인을 기록하세요.
완료 조건
- 원점과 축 표식 세 개의 변환 좌표를 기록한다.
- 역변환 후 원래 점과의 최대 오차가 1e-6 이하이다.
자가 점검
- 축 교환과 반사는 어떻게 다른가요?
- 카메라 reset에 단위 정보가 필요한 이유는 무엇인가요?
공식 참고
연결된 예제와 실행 범위
CPU Canvas2D 합성 fixture와 계약 검사. Spark GPU·학습 데이터·재구성 품질·GPU 성능 주장을 제공하지 않습니다.
원본 코드·기록은 자동으로 덮어쓰지 않습니다. 기존 예제를 초기화할 때도 필기는 유지됩니다.
다음 학습
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