match_localize op• Data kinds: voxel × voxel → position
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu') (to call the implementation directly, import match3d; match3d.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu'); from the registry, ops3d.get("match_mip_2d"))
• GPU: this op has a GPU path (device="cuda")
MIP projection → 2-D NCC (structure = voxel → 2-D, method = NCC, transform = orthogonal MIP).
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
3 直交方向の最大値投影で 3 枚の 2D 問題に落とし、既存の 2D NCC で定位 → 3 枚から 3D 座標を
冗長推定。全 3D NCC より安く coarse alignment に。回転が無い平行移動探索向き。
手順: `voxel_to_mips` で scene・model とも 3 枚の MIP を作り、各投影で model MIP の
`> 5%·max の bbox を切り出してテンプレにし、accel_match.ncc_locate_batch`(2D NCC、
テンプレ中心規約)で位置を取る。軸 0 を潰した投影は (y,x)、軸 1 は (z,x)、軸 2 は (z,y) を
与えるので各座標は 2 枚から得られ、その平均を返す。
返り値 `(3,) float64 の [z, y, x]`(整数 NCC 位置の平均なので .5 刻み)。score は返さない。
• 位置は 切り出した bbox テンプレの中心が scene MIP のどこに載るか。model volume の
中心ではない。
• model MIP が全 0 の投影は飛ばし、ある座標が 1 枚からも得られなければ 0.0 になる(例外は
出ない)。
• MIP は重なりで奥行き情報を失うので、複数物体・クラッタには弱い。
後段: この粗位置を `refine_translation_lk / refine_lm` に渡す。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position as input)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
match_localize)match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_points_ncc
*Provenance: match3d.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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