match_localize op• 数据种类:voxel × voxel → position
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.match_hough_3d(scene, template, device='cpu', ndir=26, mc=0.05, topk=1, nms=3, subvoxel=True)(要直接调用实现,import match3d; match3d.match_hough_3d(scene, template, device='cpu', ndir=26, mc=0.05, topk=1, nms=3, subvoxel=True);从台账取用则 ops3d.get("match_hough_3d"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.match_hough_3d(...) 只返回**声明的 out 类型 position 的值**(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.match_hough_3d.raw(...),或直接调用 match3d.match_hough_3d。
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
generalized Hough 3D(Ballard R-table 投票)。voxel × Hough 列。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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