chamfer_distance — 3D `metrics` op

• 資料種類:points × points → measurement

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.chamfer_distance(a, b, squared=False)(要直接呼叫實作,import metrics3d; metrics3d.chamfer_distance(a, b, squared=False);從台帳取用則 ops3d.get("chamfer_distance"))

用法

對稱 Chamfer 距離 = 0.5*(mean_a min_b + mean_b min_a)。→ scalar。越小越吻合。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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`。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `measurement` 作為輸入)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同類別(`metrics`)

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

*Provenance: metrics3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

chamfer_distance — 3D metrics op

用法