detect op• 데이터 종류: voxel → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hough_sphere_3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
구 검출(2D Hough 원의 3D 리프트). 중심 = p + sgn·r·n 을 반지름 r 마다 투표.
얇은 경계면의 각 voxel이 법선 n을 따라 중심으로 투표(부호는 밝은/어두운 구 어느 쪽이든 잡도록 양쪽을 시도). 반경별 중심 피크 투표의 최대 = 검출 구. votes-vs-radius를 포물선 보간하여 sub-voxel 반경.
산업: 볼, 구형 부품, 점군 속 구면. 반환값 (votes, radius, center(3,)).
절차: (vol > iso)의 1 voxel 두께 경계면 voxel p와 그 단위 법선 n(sobel3d, mc는 원시 출력에 대한 임계값)으로부터, 반경 r마다 c = round(p ± r·n)에 투표하고(±는 밝은 구, 어두운 구 양쪽을 시도해 많은 쪽을 채택), volume 안에 떨어진 표의 최댓값을 그 r의 점수로 한다. 모든 r에서최대인 것이 검출 구.
• radii: 시도할 반경(voxel 단위)의 열. None이면 range(4, 16)(4~15). subvoxel=True
는 최선 r의 양옆 r±1이 radii에 포함될 때만 votes의 포물선 보간으로 반경을 ±1 이내로정밀화한다(끝의 r이나 띄엄띄엄한 radii에서는 정수 그대로).
• 반환값 (votes, radius, center): votes는 표 수(경계 voxel 수가 상한), radius는 float,
center는 정수 (z,y,x) tuple(중심은 정밀화하지 않음).
• 경계 voxel이 10 미만이면 None. radii가 비어 있으면 TypeError로 떨어진다.
• 1개만 반환한다. 여러 구는 검출한 구의 voxel을 지우고 재실행하거나, 점군이라면
ransac_sphere / fit_sphere_3d.
• 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.
• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py
primitive 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment
detect)*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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