metrics op• 데이터 종류: points × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hausdorff_distance(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.hausdorff_distance(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hausdorff_distance"))
대칭 하우스도르프 거리 = max(max_a min_b, max_b min_a). → scalar. 최악의 괴리.
Raises ValueError: 어느 한쪽이 비었거나 (N,3)이 아닌 경우(빈 집합의 최댓값은 numpy 의 날것 예외가 된다).
계산: cKDTree로 a의 각 점에서 b로의 최근접 거리와, b에서 a로의최근접 거리를 구해, 양방향 최댓값 중 큰 쪽을 반환한다. "한쪽 점군의 어느 점도, 상대 점군에서 이 거리 이내에 있다"를 보장하는 최소 반지름. 단위는 좌표의 단위.
입력: a, b는 (N, 3) / (M, 3)의 점군(점 수는 달라도 되고, 대응 불필요). 형제 op chamfer_distance와 마찬가지로 입구에서 _require_cloud를 거친다: 빈 점군이나 (N, 2) 등 3열이 아닌 입력은 이 op 자신의 메시지를 가진 ValueError로 거부한다(예전에는 빈 점군에서 max()가 numpy의 "zero-size array"로 실패하고, 3열이 아닌 입력은 cKDTree의 차원 불일치로 실패했다 —— 어느 쪽도 무엇이 잘못인지 말하지 않는다).
반환값: Python float, [0, inf). 동일 점군이면 0. 정규화하지 않는다.
주의: 1개의 이상값 점으로 값이 결정된다(평균이 아니라 최대). 잡음을 포함한 스캔의평가에는 chamfer_distance나 fscore(임계값 tau 이내의 비율) 쪽이안정적이며, Hausdorff는 "최악이라도 이 정밀도"를 주장하고 싶을 때(공차 검증, LOD의 max_error와 같은 성격) 쓴다.
• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)
• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면
• 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.
• mesh_lod_download — py -3.11 examples_3d/mesh_lod_download.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
• poisson_surface_recon — py -3.11 examples_3d/poisson_surface_recon.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)chamfer_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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