match_localize op• 데이터 종류: voxel × voxel → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_chamfer_3d(scene, template, device='cpu', thr=0.3, edt='scipy')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_chamfer_3d(scene, template, device='cpu', thr=0.3, edt='scipy'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_chamfer_3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.match_chamfer_3d(...) 는 **선언된 out 형 position 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.match_chamfer_3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.match_chamfer_3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
chamfer / 거리장 매칭(부분·가림에 강건). voxel × chamfer 열.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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.
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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