match_localize op• 데이터 종류: voxel × voxel → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_shape_3d(vol, template, device='cpu', mc=0.05, subvoxel=True)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_shape_3d(vol, template, device='cpu', mc=0.05, subvoxel=True), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_shape_3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.match_shape_3d(...) 는 **선언된 out 형 position 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.match_shape_3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.match_shape_3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 형상 기반(기울기 방향) 매칭 = 2D shapematch_gpu 의 voxel 판(「윤곽 매칭」).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
テンプレとシーンの 単位勾配ベクトルの内積和(Steger 流)。強度/コントラストに不変で、
エッジ/形状で一致を測る。score(pos)=Σ<û_scene(pos+dt), û_model(dt)>/n を 3 成分の conv3d で。
手順: 両 volume に `sobel3d → 大きさ mc` 超の voxel だけ単位ベクトル化(以下は 0)。
テンプレの単位勾配 3 成分をカーネルに、シーンの単位勾配と成分ごとに conv3d して和を取り、
テンプレの有効 voxel 数 `n` で割る。score は [−1, 1]、1 で完全一致(勾配の向きが全て
揃う)、コントラスト反転で −1。
• `mc: sobel3d` の 生出力(真の勾配の 32 倍) に対する閾値。小さいほど平坦部の
ノイズ勾配が投票に入る。
• 位置: 返り値 `[score, z, y, x]`(float64 配列)の座標は テンプレ中心 voxel(index T//2)
が scene のどこに載るか。テンプレが完全に収まる位置以外は 0 に落とすので、テンプレが scene
より大きいと全 0 のまま index (0,0,0) が返る(例外は出ない)。
• `subvoxel=True で argmax の ±2 近傍の正スコア重心に精緻化(accel_match._subvoxel_com`)。
後段: `refine_translation_lk(corner 規約なので T//2 を引く)/ refine_lm`。回転には
不変でない(`match_logpolar_z` で先に回転を合わせる)。
• 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.
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position 를 입력으로 받는 것)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
match_localize)match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_mip_2d · 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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