transform op• Datenarten: voxel → images
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_to_mips(vol) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.voxel_to_mips(vol); aus dem Register: ops3d.get("voxel_to_mips"))
3-D → Maximumintensitätsprojektionen entlang der drei orthogonalen Richtungen. Der Einstieg, um 2-D-Verfahren (z. B. accels 2-D-NCC) anzuwenden.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
入力 `(D,H,W) に対し [max(axis=0), max(axis=1), max(axis=2)]` の list を返す。形は
それぞれ `(H,W)(軸 0=D を潰す)、(D,W)(軸 1=H を潰す)、(D,H)`(軸 2=W を潰す)、
dtype float64。値は入力の最大値そのまま(正規化しない)。負の値も max なので通り、
密度 0 の背景は 0 のまま。
形の検証は無い(2-D は `axis=2` で失敗し、4-D 以上は動いてしまう)ので、呼び手で次元を確かめる。
`match_mip_2d` はこの 3 枚に 2D NCC を掛けて 3D 位置を冗長推定する。任意視点の投影は
`render_volume_projection`(mode="mip")。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
images als Eingabe)fuse_to_voxel · photometric_stereo · wrapped_phase · graycode_decode · decode_fringe · carve · visual_hull
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field
*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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