hausdorff_distance — 3D `metrics` op

• 資料種類:points × points → measurement

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

用法

對稱 Hausdorff 距離 = max(max_a min_b, max_b min_a)。→ scalar。最壞情況的偏離。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

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)

• 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

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`)

chamfer_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)。*

hausdorff_distance — 3D metrics op

用法