registration_recall — 3D registration_metrics op

• 데이터 종류: points × points → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.registration_recall(source, target, gt_transform, est_transform, thresh: 'float', *, corr_thresh: 'float | None' = None) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import registration_eval; registration_eval.registration_recall(source, target, gt_transform, est_transform, thresh: 'float', *, corr_thresh: 'float | None' = None) -> 'float', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("registration_recall"))

사용법

3DMatch 류의 per-pair 정합 성패 = 1.0(성공) / 0.0(실패).

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

GT 変換 `gt_transform` で source を target フレームへ写し、target 側の最近傍

(距離 < `corr_thresh`、既定は thresh)を GT 対応(=重なり)として張る。その

対応を 推定変換 `est_transform で写した RMSE が thresh` を切れば成功。

`source/target` は index 対応でなくてよい(対応は GT から張るため target の

並びに依存しない)。GT 重なりが 1 点も無ければ成否は未定義 → `nan`(honest)。

データセット全体の Registration Recall はこの per-pair 指標(重なり有ペア上)の平均。

形状不正は ValueError(fail-closed)。

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)

• reg_eval — py -3.11 examples_3d/reg_eval.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(registration_metrics)

inlier_ratio · rmse_inliers · rotation_translation_error

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

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.