hausdorff_distance — 3D `metrics` op

• 데이터 종류: points × points → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hausdorff_distance(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.hausdorff_distance(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hausdorff_distance"))

사용법

대칭 하우스도르프 거리 = max(max_a min_b, max_b min_a). → scalar. 최악의 괴리.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`measurement` 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(`metrics`)

chamfer_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).*

hausdorff_distance — 3D metrics op

사용법