detect op• 数据种类:voxel → primitive
• 调用: 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)(要直接调用实现,import match3d; match3d.hough_plane_3d(vol, device='cpu', ndir=200, nd=128, mc=0.0, iso=0.5, tol=1.0);从台账取用则 ops3d.get("hough_plane_3d"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
平面检测(2D Hough 直线的 3D 提升)。以梯度=法线,向 (法线 n, 距离 d) 空间投票。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 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。
• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py
primitive 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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