detect op• 数据种类:voxel → primitive
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True)(要直接调用实现,import match3d; match3d.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True);从台账取用则 ops3d.get("hough_sphere_3d"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
球检测(2D Hough 圆的 3D 提升)。对每个半径 r,投票中心 = p + sgn·r·n。
薄边界面的每个 voxel 沿法线 n 向中心投票(符号两种都试,以便明球/暗球都能捕获)。各半径下中心峰值票数的最大者 = 检测到的球。对 votes-vs-radius 做抛物线插值得到亚体素半径。
工业:球、球状零件、点云中的球面。返回值 (votes, radius, center(3,))。
步骤:由 (vol > iso) 的 1 voxel 厚的边界面 voxel p 及其单位法线 n(sobel3d, mc 是对原始输出的阈值),对每个半径 r 向 c = round(p ± r·n) 投票(± 同时尝试明球、暗球,取较多者),落在 volume 内的票数最大值作为该 r 的得分。所有 r 中最大者即检测到的球。
• radii:要尝试的半径(voxel 单位)序列。None 时为 range(4, 16)(4〜15)。subvoxel=True
仅在最佳 r 的 两侧 r±1 都包含在 radii 中时,才用 votes 的抛物线插值将半径精细化到 ±1 以内(端点的 r 或不连续的 radii 时保持整数)。
• 返回值 (votes, radius, center):votes 为票数(上限为边界 voxel 数),radius 为 float,
center 为 整数 (z,y,x) 的 tuple(中心不做精细化)。
• 边界 voxel 少于 10 个时为 None。radii 为空时因 TypeError 而崩溃。
• 只返回 1 个。多个球需抹去已检测球的 voxel 后重新运行,点云则用
ransac_sphere / fit_sphere_3d。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py
primitive 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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