chamfer_distance — 3D `metrics` op

• 数据种类:points × points → measurement

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.chamfer_distance(a, b, squared=False)(要直接调用实现,import metrics3d; metrics3d.chamfer_distance(a, b, squared=False);从台账取用则 ops3d.get("chamfer_distance"))

用法

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

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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`。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `measurement` 作为输入)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同类别(`metrics`)

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

*Provenance: metrics3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

chamfer_distance — 3D metrics op

用法