metrics op• 資料種類:points × points → measurement
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.chamfer_distance(a, b, squared=False)(要直接呼叫實作,import metrics3d; metrics3d.chamfer_distance(a, b, squared=False);從台帳取用則 ops3d.get("chamfer_distance"))
對稱 Chamfer 距離 = 0.5*(mean_a min_b + mean_b min_a)。→ scalar。越小越吻合。
Raises ValueError：任一方為空或不是 (N,3) 時(空集合的平均 = 無聲的 NaN)。
計算：以 scipy.spatial.cKDTree 求 a 的每個點到 b 的最近鄰距離 d_ab ((Na,))以及 b 到 a 的 d_ba，回傳 0.5 * (mean(d_ab) + mean(d_ba))。squared=True 時先將各距離取 2 次方再平均(單位變為 距離^2。這是以梯度為基礎的最佳化中使用的形式)。預設為原始距離(單位 = 座標的單位)。
輸入：a、b 為 (N, 3) / (M, 3) 的點雲(點數可以不同，不需要對應)。轉換為 float。兩者的座標系與尺度須事先對齊(比較對位前的 2 個點雲只是在量測位姿差)。
回傳值：Python float。相同點雲為 0。值域 [0, inf)，不做正規化(與點雲大小成正比，比較時請除以 bbox 對角線等)。
注意：由於是平均，離群值的影響比 Hausdorff 小，但對點密度的偏差敏感(密集一側的平均佔主導)。要統一密度，請先套用 pc_poisson_disk / voxel_grid_downsample。以閾值為基礎的評估用 fscore，最壞值用 hausdorff_distance，對應已知時用 rmse_correspondence。
• blender_interop — 與 Blender 搭配使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 量測(座標軸、單位、真值資料的陷阱)
• measurement_uncertainty — 量測不確定度與校正知識 —— 為了能主張「量得準」
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py
• itokawa_shape_match — py -3.11 examples_3d/itokawa_shape_match.py
• mesh_lod_download — py -3.11 examples_3d/mesh_lod_download.py
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
• poisson_surface_recon — py -3.11 examples_3d/poisson_surface_recon.py
measurement 作為輸入)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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