hausdorff_distance — 3D `metrics` op

• Data kinds: points × points → measurement

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.hausdorff_distance(a, b) (to call the implementation directly, import metrics3d; metrics3d.hausdorff_distance(a, b); from the registry, ops3d.get("hausdorff_distance"))

Usage

The symmetric Hausdorff distance = max(max_a min_b, max_b min_a). → scalar. The worst-case discrepancy.

> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.

計算: `cKDTree で a の各点から b への最近傍距離と、b から a` への

最近傍距離を取り、両方向の 最大値 のうち大きい方を返す。「一方の雲のどの点も、

相手の雲からこの距離以内にある」を保証する最小の半径。単位は座標の単位。

入力: `a, b は (N, 3) / (M, 3)` の点群(点数は異なってよい、対応不要)。

この op は入口検査を持たない(`_require_cloud` を通らない): 空の点群を渡すと

`max() が numpy の ValueError("zero-size array")で落ち、(N, 2)` など

3 列でない入力は cKDTree の次元不一致で `ValueError` になる — いずれも

メッセージはこの op のものではない。呼ぶ前に空でないことを確かめること。

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

注意: 1 点の外れ値で値が決まる(平均ではなく最大)。ノイズを含むスキャンの

評価には `chamfer_distance か fscore(閾値 tau` 以内の割合)の方が

安定で、Hausdorff は「最悪でもこの精度」を主張したいとき(公差検証、

LOD の `max_error` と同じ性格)に使う。

Background guides (the physics and conventions behind this op)

• 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

References (sample data, literature)

• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).

• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.

Runnable examples (verified samples that actually call this op)

• mesh_lod_download — py -3.11 examples_3d/mesh_lod_download.py

• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py

• poisson_surface_recon — py -3.11 examples_3d/poisson_surface_recon.py

Ops the type connects to (they accept `measurement` as input)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

Same category (`metrics`)

chamfer_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*

hausdorff_distance — 3D metrics op