match_localize op• 데이터 종류: voxel × voxel → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_chamfer_3d(scene, template, device='cpu', thr=0.3, edt='scipy')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_chamfer_3d(scene, template, device='cpu', thr=0.3, edt='scipy'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_chamfer_3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.match_chamfer_3d(...) 는 선언된 out 형 position 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.match_chamfer_3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.match_chamfer_3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
chamfer / 거리장 매칭(부분·가림에 강건). voxel × chamfer 열.
장면 에지의 EDT(각 voxel 에서 가장 가까운 에지까지의 거리)에 템플릿의 에지 점을 올려거리 합을 최소화. score(pos)=Σ_{template edge} DT_scene(pos+edge)/n. 낮을수록 좋은 일치. 에지 점의 일부가 빠져도 효과가 있다(NCC 보다 가림에 강하다). 상관(conv3d)은 항상 GPU. 거리장은 edt="scipy"(CPU, 기본값) 또는 edt="jfa"(edt_jfa, 전부 GPU 로 CPU 왕복 없음. scipy 와 엄밀 일치). 반환값 [chamfer 거리, d, h, w].
절차: 두 volume 에서 |∇| > thr·max|∇| 인 voxel 을 에지로 한다(thr 는 각 volume 의 최대기울기에 대한 상대비, 기울기는 sobel3d). scene 에지의 거리 변환 DT 를 만들고, 템플릿의에지 2 값 volume 을 커널로 conv3d 한 값을 에지 수 n 으로 나눈다. 반환값 [dist, z, y, x] 의 dist 는 "템플릿 에지 1 voxel 당, 가장 가까운 scene 에지까지의평균 거리(voxel 단위)" 로 0 이 완전 일치. 위치는 템플릿 중심 (T//2) 의 scene 좌표이며 정수(subvoxel 정밀화는 없다. 필요하면 refine_translation_lk 로. corner 규약이므로 T//2 를 뺀다). 템플릿이 완전히 들어가지 않는 위치는 최댓값+1 로 채워 제외한다. 템플릿에 에지가 없으면(thr 가 너무 높은 등) score 가 전부 0 이 되고 index (0,0,0) 이 반환된다. scene 에 에지가 없는 경우의 거리장은 의미가 없다(thr 를 낮춘다). edt="jfa" 는 edt_jfa 를 사용해 device 위에서 완결, 그 외는 scipy(CPU).
• 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.
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position 를 입력으로 받는 것)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
match_localize)match_shape_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_mip_2d · match_points_ncc
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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