match_mip_2d — 3D match_localize op

• 데이터 종류: voxel × voxel → position

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_mip_2d"))

• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")

사용법

MIP 투영 → 2D NCC(구조=voxel → 2D, 기법=NCC, 변환=직교 MIP).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py

타입이 이어지는 다음 연산자(position 를 입력으로 받는 것)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

같은 카테고리(match_localize)

match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_points_ncc

*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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