match_localize op• 데이터 종류: voxel × voxel → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_curvature_3d(scene, template, device='cpu', mc=0.000625, subvoxel=True)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_curvature_3d(scene, template, device='cpu', mc=0.000625, subvoxel=True), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_curvature_3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.match_curvature_3d(...) 는 선언된 out 형 position 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.match_curvature_3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.match_curvature_3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
곡률(shape index) 매칭. voxel × 곡률 열(선→면 리프트의 본진).
scene/template 를 curvedness 로 가중한 shape-index 장 으로 변환 → 기존 3D NCC 로 위치 추정. 강도가 아니라 국소 곡면 형상 으로 일치를 측정하므로, 같은 강도라도 형태가 다른 대상(구 vs 원기둥/안장점)을구별할 수 있다. S 는 회전 불변이므로 회전에도 어느 정도 강건. 반환값 [score, d, h, w].
절차: 두 volume 에서 curvature_maps → S × curvedness × mask 의 가중 shape-index 장 w 를 만들고, 템플릿 쪽은 |w| > 0.1·max|w| 의 bbox 를 잘라내어 accel_match.ncc_locate_3d 에 넘긴다. 반환값 [NCC, z, y, x] float64, NCC ∈ [−1, 1].
• 위치는 잘라낸 bbox 템플릿의 중심 이 scene 에 놓이는 좌표. 원래 템플릿 volume 의 중심과는
bbox 의 오프셋만큼 어긋난다(원래 템플릿 좌표로 되돌리려면 bbox 의 lo 를 다시 더한다).
• mc: curvature_maps 의 기울기 마스크 임계값(참 기울기 단위, voxel 당). 평탄부를 제외하여
곡률 잡음을 억제한다.
• 템플릿의 곡률장이 전부 0(평탄·mc 가 너무 높음)이면 [0,0,0,0] 을 반환.
• 곡률은 2 계 미분이므로 잡음에 민감. 잡음이 많은 volume 은 먼저 points_to_voxel 의
smooth 등으로 매끄럽게 한다. subvoxel=True 로 NCC 피크의 ±2 근방 무게중심으로 정밀화.
• 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_chamfer_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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