m3c2_distance — 3D `metrics` op

• 数据种类:points × points → signal

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.m3c2_distance(a, b, cores, normals, radius, max_depth=None, min_points=4)(要直接调用实现,import metrics3d; metrics3d.m3c2_distance(a, b, cores, normals, radius, max_depth=None, min_points=4);从台账取用则 ops3d.get("m3c2_distance"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.m3c2_distance(...) 只返回声明的 out 类型 signal 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.m3c2_distance.raw(...),或直接调用 metrics3d.m3c2_distance。

用法

沿法线方向测量 2 个时间点点云之间的差异(M3C2)。→ (distance, lod) 这 2 个值。

最近邻距离(chamfer / C2C)是“到最近点的距离”，因此 在倾斜面上连沿着面的偏移也会算作距离。在地形、结构物的变化检测中，这是“仅仅重新测量就被检测出的伪变化”的主因(poc_structure_4d_deterioration

的实测：零劣化、仅重新测量，C2C 的中位数就为 21.07 mm，沿法线方向则为 0.55 mm)。

M3C2(Lague 2013)对每个 core 点用 以法线 n 为轴的圆柱(半径 radius、长度 max_depth)截取两个点云，返回各点投影到 n 上的平均值之差。方向以 n 所指的一侧为正 —— 符号直接就是“增加 / 减少”。

Args:

a：时刻 1 的点云 (Na,3)。

b：时刻 2 的点云 (Nb,3)。

cores：测量位置 (M,3)(可以是 a 的子集，也可以是另行布置的网格)。

normals：每个 core 的法线 (M,3)(可不归一化。符号决定结果的符号)。

radius：圆柱的半径(在 core 周围取平均的范围。取得比面的粗糙度大、比想测的

结构小)。

max_depth：圆柱长度的一半。None 时不限制轴向。

min_points：任一侧点数不足此数的 core 返回 nan(默认 4)。

Returns:

(distance, lod)：均为 (M,) float64。distance 是沿法线方向的

带符号差，lod(level of detection)为

1.96·sqrt(σa²/na + σb²/nb) —— 不超过此值的差无法与噪声区分。

点数不足的 core 两者均为 nan。

★经由台账(fullseye.ledger.m3c2_distance)时只返回声明的 out 类型

distance。还需要 lod 时用 fullseye.ledger.m3c2_distance.raw(...)。

Raises:

ValueError：点云 / cores 不是 (N,3)、为空、normals 的数量与 cores

不符、radius <= 0、max_depth <= 0、min_points < 1 时。

局限(honest)：(1) 法线由调用方给出 —— estimate_point_normals 的默认符号以重心为基准，不用 viewpoint 或 orient_normals 统一方向的话符号会因位置而翻转。(2) lod 只考虑噪声，不包含配准残差(Lague 的原论文把配准误差作为单独一项加上)。

(3) 圆柱内点数少的边缘处为 nan —— 不会返回 0 而让人

误以为“没有变化”。

Reference (public): D. Lague, N. Brodu, J. Leroux, "Accurate 3D comparison of complex topography with terrestrial laser scanner: application to the Rangitikei canyon (N-Z)", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 82 (2013) 10-26.

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• blender_interop — 与 Blender 配合使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 测量(坐标轴、单位、真值数据的陷阱)

• measurement_uncertainty — 测量不确定度与校准知识 —— 为了能主张“测得准”

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `signal` 作为输入)

fuse_to_voxel

同类别(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.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)。*

m3c2_distance — 3D metrics op

用法