match_pose op• データ種: voxel × voxel → rot_scale
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192)、台帳から引くなら ops3d.get("match_logpolar_z"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
log-polar × 位相相関(Fourier-Mellin)で z 軸回転 + 等方スケールを復元。
構造=voxel × 手法=Fourier-Mellin。PCA が点対応を要すのに対し、これはテンプレ/対応不要で
回転(z 軸)とスケールを同時推定する唯一の列。核心: z 投影(MIP)を取ると z 軸回転=面内回転・
等方スケール=面内スケールに落ち、確立された 2D Fourier-Mellin(|FFT|→高域強調→log-polar→
位相相関)が使える。返り値 (angle_deg, scale)。
honest な限界(coarse 推定器、下流で NCC/ICP 精緻化前提): |回転|≲40° で誤差 ~2-5°。
|FFT| の 180° 対称により ±45°/±90° 近傍は別名化して外し得る。スケールは中央ローブ偏りで
~10% 過小に出る。full-whitening はこの投影の非シフト DC プラトーでゼロロックするため、
plain 相関 + rho-Hann 窓 + 放物線サブピクセルを用いる。
引数: `a, b` は 3-D volume(同形でなくてもよいが、投影の縦横比が違うと log-polar の
対応が崩れる)。`project="mip" で軸 0 の最大値投影、それ以外は軸 0 の総和投影。nt/nr`
は log-polar の角度・半径サンプル数(角度分解能 180°/nt)。
返り値 `(angle_deg, scale): b が a を軸 0 まわりに angle_deg 回して scale`
倍したものと推定する(`b ≈ zoom(rotate(a, angle_deg, axes=(1,2)), scale)`、回転の向きは
`scipy.ndimage.rotate` と同じ)。角度は ±90° の範囲で別名化する。
後段: `refine_rotation_z(scene=b, template=a, init_angle_deg=angle_deg)` で追い込み →
`match_phase_3d` で並進。
• 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。
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
rot_scale を入力に取れる)match_pose)match_phase_3d · match_pca · moment_axes
*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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