hausdorff_distance — 3D `metrics` op

• 資料種類:points × points → measurement

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.hausdorff_distance(a, b)(要直接呼叫實作,import metrics3d; metrics3d.hausdorff_distance(a, b);從台帳取用則 ops3d.get("hausdorff_distance"))

用法

對稱 Hausdorff 距離 = max(max_a min_b, max_b min_a)。→ scalar。最壞情況的偏離。

Raises ValueError：任一方為空或不是 (N,3) 時(空集合的最大值會變成 numpy 的原始例外)。

計算：以 cKDTree 求 a 的每個點到 b 的最近鄰距離，以及 b 到 a 的最近鄰距離，回傳兩個方向 最大值 中較大的一個。即保證「一方點雲的任何點，都在對方點雲的這個距離以內」的最小半徑。單位為座標的單位。

輸入：a、b 為 (N, 3) / (M, 3) 的點雲(點數可以不同，不需要對應)。與兄弟 op chamfer_distance 一樣在入口經過 _require_cloud：空點雲或 (N, 2) 等不是 3 行的輸入，會以帶有本 op 自身訊息的 ValueError 拒絕(以前空點雲會讓 max() 以 numpy 的 "zero-size array" 失敗，不是 3 行的輸入則因 cKDTree 的維度不符而失敗 —— 兩者都不說明哪裡出了問題)。

回傳值：Python float，[0, inf)。相同點雲為 0。不做正規化。

注意：值由 1 個離群點決定(是最大值而非平均)。評估含雜訊的掃描時，chamfer_distance 或 fscore(閾值 tau 以內的比例)較穩定；Hausdorff 用於想主張「最壞也有這個精度」的場合(公差驗證，與 LOD 的 max_error 性質相同)。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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」

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `measurement` 作為輸入)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同類別(`metrics`)

chamfer_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)。*

hausdorff_distance — 3D metrics op

用法