match_pose op• 데이터 종류: voxel × voxel → rot_scale
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_logpolar_z"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
log-polar × 위상 상관(Fourier-Mellin)으로 z 축 회전 + 등방 스케일을 복원.
구조=voxel × 기법=Fourier-Mellin. PCA가 점 대응을 필요로 하는 데 비해, 이것은 템플릿/대응 없이회전(z축)과 스케일을 동시에 추정하는 유일한 열. 핵심: z 투영(MIP)을 취하면 z축 회전=면내 회전, 등방 스케일=면내 스케일로 떨어져, 확립된 2D Fourier-Mellin(|FFT|→고역 강조→log-polar→ 위상 상관)을 쓸 수 있다. 반환값 (angle_deg, scale).
honest한 한계(coarse 추정기, 하류에서 NCC/ICP 정밀화 전제): |회전|≲40°에서 오차 ~2-5°. |FFT|의 180° 대칭 때문에 ±45°/±90° 근방은 에일리어싱되어 빗나갈 수 있다. 스케일은 중앙 로브 치우침으로 ~10% 과소하게 나온다. full-whitening은 이 투영의 이동하지 않는 DC 고원에서 제로 락되므로, plain 상관 + rho-Hann 창 + 포물선 서브픽셀을 사용한다.
인수: a, b는 3-D volume(같은 형상이 아니어도 되지만, 투영의 종횡비가 다르면 log-polar의대응이 무너진다). project="mip"이면 축 0의 최댓값 투영, 그 외는 축 0의 합 투영. nt/nr 는 log-polar의 각도, 반경 샘플 수(각도 분해능 180°/nt). 반환값 (angle_deg, scale): b가 a를 축 0 둘레로 angle_deg 돌리고 scale 배 한 것이라고 추정한다(b ≈ zoom(rotate(a, angle_deg, axes=(1,2)), scale), 회전 방향은 scipy.ndimage.rotate와 같음). 각도는 ±90° 범위에서 에일리어싱된다.
후단: refine_rotation_z(scene=b, template=a, init_angle_deg=angle_deg)로 좁혀 들어감 → match_phase_3d로 평행 이동.
• 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.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
rot_scale 를 입력으로 받는 것)match_pose)match_phase_3d · match_pca · moment_axes
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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