detect op• 데이터 종류: voxel → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_plane_3d(vol, device='cpu', ndir=200, nd=128, mc=0.0, iso=0.5, tol=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.hough_plane_3d(vol, device='cpu', ndir=200, nd=128, mc=0.0, iso=0.5, tol=1.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hough_plane_3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
평면 검출(2D Hough 직선의 3D 리프트). 기울기=법선을 써서 (법선 n, 거리 d) 공간에 투표.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
薄い境界面の各 voxel が自分の法線方向ビンと d=n·p に投票 → ピーク=支配平面。法線は勝ちビン内
の実法線平均で精緻化、d は投影のモード。点群/voxel の地面・壁の抽出に。返り値 (n(3,), d, inliers, total)。
手順: `(vol > iso)` の 1 voxel 厚の境界面(占有 voxel のうち 3³ erosion で消えるもの)を取り、
その voxel の単位勾配(`sobel3d、mc は生出力への閾値)を法線 n にする。n` は軸 0
成分が非負になるよう半球へ畳み、`d = n·p(p は整数 voxel index (z,y,x))。ndir`
本の参照方向(26 以下は 26 近傍、それ以上は fibonacci 球)と `nd` 個の d ビンに投票し、
最多ビンの実法線平均で n を、その n への射影ヒストグラムのモード近傍の中央値で d を精緻化する。
返り値 `(n(3,), d, inliers, total): n` は (z,y,x) 順の単位法線(numpy float32)、
平面は `n·(z,y,x) = d(voxel 単位)。inliers は |n·p − d| < tol` の境界 voxel 数、
`total` は境界 voxel の総数(inliers/total が支配平面の占める割合)。
• 境界 voxel が 10 未満なら None を返す(例外ではない)。
• 密度 voxel は `iso` で 2 値化される(個数密度なら 0.5 で「1 点以上」)。
• 1 枚しか返さない。複数平面はインライアを除いて再実行するか、点群なら `plane_segmentation`
/ `ransac_plane`。
後段: `distance_point_plane / angle_between_planes` で計測。
• 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.
• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py
primitive 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment
detect)*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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