match_pose op• 데이터 종류: voxel × voxel → rot_scale
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_logpolar_z"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
log-polar × 위상 상관(Fourier-Mellin)으로 z 축 회전 + 등방 스케일을 복원.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
rot_scale 를 입력으로 받는 것)match_pose)match_phase_3d · match_pca · moment_axes
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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