detect op• 데이터 종류: voxel → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hough_sphere_3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
구 검출(2D Hough 원의 3D 리프트). 중심 = p + sgn·r·n 을 반지름 r 마다 투표.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
薄い境界面の各 voxel が法線 n に沿って中心へ投票(符号は明/暗どちらの球でも拾えるよう両方試す)。
半径ごとの中心ピーク投票の最大 = 検出球。votes-vs-radius を放物線補間で sub-voxel 半径。
産業: ボール・球状部品・点群中の球面。返り値 (votes, radius, center(3,))。
手順: `(vol > iso) の 1 voxel 厚の境界面 voxel p とその単位法線 n(sobel3d`、
`mc は生出力への閾値)から、半径 r ごとに c = round(p ± r·n)` へ投票し(± は明球・
暗球の両方を試し、多い方を採る)、volume 内に落ちた票の最大値をその r のスコアにする。全 r で
最大のものが検出球。
• `radii: 試す半径(voxel 単位)の列。None なら range(4, 16)(4〜15)。subvoxel=True`
は最良 r の 両隣 r±1 が radii に含まれるときだけ votes の放物線補間で半径を ±1 以内に
精緻化する(端の r や飛び飛びの radii では整数のまま)。
• 返り値 `(votes, radius, center)`: votes は票数(境界 voxel 数が上限)、radius は float、
center は 整数 (z,y,x) の tuple(中心は精緻化しない)。
• 境界 voxel が 10 未満なら None。`radii` が空だと TypeError で落ちる。
• 1 個しか返さない。複数球は検出した球の voxel を消して再実行するか、点群なら
`ransac_sphere / fit_sphere_3d`。
• 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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