rmse_correspondence — 3D `metrics` op

• データ種: points × points → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse_correspondence(a, b) (実装を直接呼ぶなら import metrics3d; metrics3d.rmse_correspondence(a, b)、台帳から引くなら ops3d.get("rmse_correspondence"))

使い方

対応既知(同 index)の RMSE = sqrt(mean |a_i - b_i|^2)。→ scalar。登録残差の評価。

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`。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

型が繋がる次の op(`measurement` を入力に取れる)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同カテゴリ(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · normal_consistency · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

rmse_correspondence — 3D metrics op

使い方