match_localize op• データ種: voxel × voxel → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_chamfer_3d(scene, template, device='cpu', thr=0.3, edt='scipy') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_chamfer_3d(scene, template, device='cpu', thr=0.3, edt='scipy')、台帳から引くなら ops3d.get("match_chamfer_3d"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.match_chamfer_3d(...) は**宣言 out 型 position の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.match_chamfer_3d.raw(...)、または match3d.match_chamfer_3d を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
chamfer / 距離場マッチング(部分・遮蔽に頑健)。voxel × chamfer 列。
シーンのエッジの EDT(各 voxel から最近エッジまでの距離)に、テンプレのエッジ点を載せて
距離和を最小化。score(pos)=Σ_{template edge} DT_scene(pos+edge)/n。低いほど良い一致。
エッジ点の一部が欠けても効く(NCC より遮蔽に強い)。相関(conv3d)は常に GPU。距離場は
edt="scipy"(CPU、既定)か edt="jfa"(edt_jfa、全 GPU で CPU 往復なし。scipy と厳密一致)。
返り値 [chamfer 距離, d, h, w]。
手順: 両 volume で `|∇| > thr·max|∇| の voxel をエッジにする(thr` は各 volume の最大
勾配に対する 相対比、勾配は `sobel3d`)。scene エッジの距離変換 DT を作り、テンプレの
エッジ 2 値 volume をカーネルに conv3d した値をエッジ数 `n` で割る。
返り値 `[距離, z, y, x]` の距離は「テンプレのエッジ 1 voxel あたり、最寄り scene エッジまでの
平均距離(voxel 単位)」で 0 が完全一致。位置は テンプレ中心 (T//2) の scene 座標で
整数(subvoxel 精緻化は無い。要るなら `refine_translation_lk` へ。corner 規約なので
T//2 を引く)。テンプレが完全に収まらない位置は最大値+1 で埋めて除外する。
テンプレにエッジが無い(`thr` が高すぎる等)と score が全 0 になり index (0,0,0) が返る。
scene にエッジが無い場合の距離場は意味を持たない(`thr` を下げる)。
`edt="jfa" は edt_jfa を使い device` 上で完結、それ以外は scipy(CPU)。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position を入力に取れる)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
match_localize)match_shape_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_mip_2d · match_points_ncc
*Provenance: match3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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