match_localize op• データ種: voxel × voxel → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_hough_3d(scene, template, device='cpu', ndir=26, mc=0.05, topk=1, nms=3, subvoxel=True) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_hough_3d(scene, template, device='cpu', ndir=26, mc=0.05, topk=1, nms=3, subvoxel=True)、台帳から引くなら ops3d.get("match_hough_3d"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.match_hough_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_hough_3d.raw(...)、または match3d.match_hough_3d を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
generalized Hough 3D(Ballard R-table 投票)。voxel × Hough 列。
GHT を 向きビンごとの相関の総和 として GPU ネイティブに定式化:
accumulator A(t) = Σ_bin ( scene_bin ⋆ template_bin )。各エッジが勾配方向に応じて投票し、
欠けたエッジはピークを下げるだけ(遮蔽・クラッタに頑健)。shape-based(連続内積の単一解)
と違い 投票 accumulator を返し、NMS で複数ピーク = 複数インスタンス を取れるのが差別化。
返り値 (topk,4) の [votes, d, h, w] (votes 降順)。
手順: 両 volume の単位勾配(`mc は sobel3d の生出力への閾値)を ndir` 本の参照方向の
うち最も近いものに量子化し、方向ビンごとに「scene のそのビンの 2 値場 ⋆ テンプレのそのビンの
2 値場」を conv3d で足し合わせる。テンプレの有効エッジ数で割るので votes は [0, 1]、1 で
全エッジが一致。
• `ndir: 26 以下は 26 近傍方向のリストの先頭 ndir` 本(26 未満は方向が偏る)、27 以上は
fibonacci 球で一様。方向が粗いほど回転に寛容だが偽ピークも増える。
• 返り値 `(topk, 4) の各行 [votes, z, y, x]`、votes 降順。座標は テンプレ中心 (T//2)
の scene 座標、`subvoxel=True` なら ±2 近傍重心。
• `nms: ピークを取るたびに ±nms` voxel の立方体を −1 で潰してから次を探す。近接する
複数インスタンスは `nms` を小さく。
• テンプレにエッジが無ければ全 0 の `(topk,4)`。テンプレが完全に収まらない位置は 0。
後段: 各ピークを `refine_translation_lk / refine_peak_newton` で精緻化。
• 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_curvature_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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