match_localize op• データ種: voxel × voxel → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_curvature_3d(scene, template, device='cpu', mc=0.000625, subvoxel=True) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_curvature_3d(scene, template, device='cpu', mc=0.000625, subvoxel=True)、台帳から引くなら ops3d.get("match_curvature_3d"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.match_curvature_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_curvature_3d.raw(...)、または match3d.match_curvature_3d を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
曲率(shape index)マッチング。voxel × 曲率列(線→面リフトの本丸)。
scene/template を curvedness で重み付けした shape-index 場へ変換 → 既存 3D NCC で定位。
強度でなく 局所曲面形状で一致を測るため、同じ強度でも形が違う対象(球 vs 円柱/鞍点)を
区別できる。S は回転不変なので回転にもある程度頑健。返り値 [score, d, h, w]。
手順: 両 volume で `curvature_maps → S × curvedness × mask` の重み付き shape-index 場
`w を作り、テンプレ側は |w| > 0.1·max|w|` の bbox を切り出して
`accel_match.ncc_locate_3d に渡す。返り値 [NCC, z, y, x]` float64、NCC ∈ [−1, 1]。
• 位置は切り出した bbox テンプレの中心が scene に載る座標。元テンプレ volume の中心とは
bbox のオフセット分ずれる(元テンプレ座標に戻すには bbox の lo を足し直す)。
• `mc: curvature_maps` の勾配マスク閾値(真の勾配単位、voxel あたり)。平坦部を除いて
曲率ノイズを抑える。
• テンプレの曲率場が全 0(平坦・`mc が高すぎ)なら [0,0,0,0]` を返す。
• 曲率は 2 階微分なのでノイズに敏感。ノイズが多い volume は先に `points_to_voxel` の
`smooth` 等で滑らかにする。
`subvoxel=True` で NCC ピークの ±2 近傍重心に精緻化。
• 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_chamfer_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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