match_localize op• 데이터 종류: voxel × voxel → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_hough_3d(scene, template, device='cpu', ndir=26, mc=0.05, topk=1, nms=3, subvoxel=True)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_hough_3d(scene, template, device='cpu', ndir=26, mc=0.05, topk=1, nms=3, subvoxel=True), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_hough_3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.match_hough_3d(...) 는 선언된 out 형 position 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.match_hough_3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.match_hough_3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
generalized Hough 3D(Ballard R-table 투표). voxel × Hough 열.
GHT 를 방향 빈별 상관의 총합 으로 GPU 네이티브하게 정식화:
accumulator A(t) = Σ_bin ( scene_bin ⋆ template_bin ). 각 에지가 기울기 방향에 따라 투표하고, 빠진 에지는 피크를 낮출 뿐이다(가림·클러터에 강건). shape-based(연속 내적의 단일 해) 와 달리 투표 accumulator 를 반환하여, NMS 로 복수 피크 = 복수 인스턴스 를 얻을 수 있는 것이 차별점. 반환값 (topk,4) 의 [votes, d, h, w] (votes 내림차순).
절차: 두 volume 의 단위 기울기(mc 는 sobel3d 생출력에 대한 임계값)를 ndir 개의 참조 방향중 가장 가까운 것으로 양자화하고, 방향 빈별로 "scene 의 그 빈의 2 값 장 ⋆ 템플릿의 그 빈의 2 값 장" 을 conv3d 로 더한다. 템플릿의 유효 에지 수로 나누므로 votes 는 [0, 1], 1 에서모든 에지가 일치.
• ndir: 26 이하는 26 근방 방향 리스트의 앞쪽 ndir 개(26 미만은 방향이 치우침), 27 이상은
fibonacci 구에서 균일. 방향이 거칠수록 회전에 관대하지만 거짓 피크도 늘어난다.
• 반환값 (topk, 4) 의 각 행 [votes, z, y, x], votes 내림차순. 좌표는 템플릿 중심 (T//2)
의 scene 좌표, subvoxel=True 이면 ±2 근방 무게중심.
• nms: 피크를 취할 때마다 ±nms voxel 의 정육면체를 −1 로 지운 뒤 다음을 찾는다. 근접한
복수 인스턴스는 nms 를 작게.
• 템플릿에 에지가 없으면 전부 0 인 (topk,4). 템플릿이 완전히 들어가지 않는 위치는 0.
후단: 각 피크를 refine_translation_lk / refine_peak_newton 으로 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_curvature_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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