metrics op• 데이터 종류: points × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.chamfer_distance(a, b, squared=False)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.chamfer_distance(a, b, squared=False), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("chamfer_distance"))
대칭 Chamfer 거리 = 0.5*(mean_a min_b + mean_b min_a). → scalar. 작을수록 일치.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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.cKDTree で a 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 は (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`。
• 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
• 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.
• itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py
• itokawa_shape_match — py -3.11 examples_3d/itokawa_shape_match.py
• mesh_lod_download — py -3.11 examples_3d/mesh_lod_download.py
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
• poisson_surface_recon — py -3.11 examples_3d/poisson_surface_recon.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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