metrics op• Data kinds: points × points → measurement
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse_correspondence(a, b) (to call the implementation directly, import metrics3d; metrics3d.rmse_correspondence(a, b); from the registry, ops3d.get("rmse_correspondence"))
RMSE over known correspondences (same index) = sqrt(mean |a_i − b_i|²). → scalar. For judging the registration residual.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
計算: `a, b` を float 配列にし、行ごとのユークリッド距離の 2 乗
`sum((a - b)**2, axis=1)` を平均して平方根を取る。最近傍探索はしない —
`a[i] と b[i]` が同じ点の対応であることを呼び手が保証する(登録で変換した
`src @ R.T + t と、対応する dst` の点列、合成データの GT 対応など)。
引数と検証: `a.shape != b.shape なら ValueError`。それ以外の検査はない:
空の `(0, 3) 同士は mean が空で NaN(警告付き)を返し、(N, 3)` 以外でも
`axis=1` で足せる形なら値を返す。3 列の点群を渡すこと。
返り値: Python `float、単位は座標の単位、[0, inf)`。同一なら 0。
注意: 対応がずれている(index が並び替わった)雲に使うと、姿勢が正しくても
大きな値が出る。対応不明なら `chamfer_distance / fscore`、姿勢そのものを
GT と比べるなら `pose_error`。
• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• 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.
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement as input)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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