chamfer_distance — 3D metrics op

Datenarten: points × pointsmeasurement

Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.chamfer_distance(a, b, squared=False) (die Implementierung direkt: import metrics3d; metrics3d.chamfer_distance(a, b, squared=False); aus dem Register: ops3d.get("chamfer_distance"))

Verwendung

Die symmetrische Chamfer-Distanz = 0,5*(mean_a min_b + mean_b min_a). → Skalar. Kleiner heißt bessere Übereinstimmung.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Raises ValueError: どちらかが空 or (N,3) でない場合(空の平均 = 無言 NaN)。

計算: `scipy.spatial.cKDTreea の各点から b への最近傍距離 d_ab`

(`(Na,))と b から a への d_ba を取り、0.5 * (mean(d_ab) + mean(d_ba))`。

`squared=True` なら各距離を 2 乗してから平均する(単位が距離^2 になる。

勾配ベースの最適化で使う形)。既定は生の距離(単位 = 座標の単位)。

入力: `a, b(N, 3) / (M, 3)` の点群(点数は違ってよい、対応は

不要)。float に変換する。座標系・スケールは両者で揃えておくこと(登録前の

2 雲を比べると単に姿勢の差を測ることになる)。

返り値: Python `float。同一点群なら 0。値域は [0, inf)` で正規化はしない

(雲の大きさに比例するので、比較するときは bbox 対角などで割る)。

注意: 平均なので外れ値の影響は Hausdorff より小さいが、点密度の偏りには敏感

(密な側の平均が支配的)。密度を揃えるには `pc_poisson_disk` /

`voxel_grid_downsample を先に掛ける。閾値ベースの評価は fscore`、最悪値は

`hausdorff_distance、対応既知なら rmse_correspondence`。

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

itokawa_pose_canonicalpy -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py

itokawa_shape_matchpy -3.11 examples_3d/itokawa_shape_match.py

mesh_lod_downloadpy -3.11 examples_3d/mesh_lod_download.py

metrics_evalpy -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

poisson_surface_reconpy -3.11 examples_3d/poisson_surface_recon.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen measurement als Eingabe)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

Gleiche Kategorie (metrics)

hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error


*Provenance: metrics3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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