match_mip_2d — 3D `match_localize` op

• Datenarten: voxel × voxel → position

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu') (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu'); aus dem Register: ops3d.get("match_mip_2d"))

• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")

Verwendung

MIP-Projektion → 2-D-NCC (Struktur = Voxel → 2-D, Methode = NCC, Transformation = orthogonale MIP).

Reduziert das Problem per Maximumprojektion in 3 orthogonale Richtungen auf 3 2D-Probleme, lokalisiert mit dem vorhandenen 2D-NCC → schätzt die 3D-Koordinaten redundant aus den 3 Bildern. Günstiger als volles 3D-NCC, für coarse alignment. Geeignet für Translationssuche ohne Rotation.

Ablauf: voxel_to_mips erzeugt für scene und model je 3 MIPs; in jeder Projektion wird die bbox von > 5%·max des model-MIP als Template ausgeschnitten, und accel_match.ncc_locate_batch (2D-NCC, Template-Zentrum-Konvention) liefert die Position. Die Projektion, die Achse 0 zusammenfasst, liefert (y,x), Achse 1 liefert (z,x), Achse 2 liefert (z,y), daher ergibt sich jede Koordinate aus 2 Bildern, und deren Mittel wird zurückgegeben. Rückgabewert [z, y, x] als (3,) float64 (Mittel ganzzahliger NCC-Positionen, daher in Schritten von .5). Kein score wird zurückgegeben.

• Die Position gibt an, wo im Szenen-MIP das Zentrum des ausgeschnittenen bbox-Templates liegt. Nicht das Zentrum des model-

Volumes.

• Projektionen mit model-MIP überall 0 werden übersprungen; lässt sich eine Koordinate aus keinem Bild (nicht einmal 1) gewinnen, wird sie 0.0 (keine Ausnahme

wird ausgelöst).

• MIPs verlieren durch Überlagerung die Tiefeninformation und sind daher schwach bei mehreren Objekten und Clutter.

Nachfolgend: diese Grobposition an refine_translation_lk / refine_lm übergeben.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `position` als Eingabe)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

Gleiche Kategorie (`match_localize`)

match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_points_ncc

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

match_mip_2d — 3D match_localize op