match_points_ncc — 3D `match_localize` op

• Datenarten: points × points → position

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.match_points_ncc(pts_scene, pts_model, size, bounds, device='cpu', smooth=0.8) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.match_points_ncc(pts_scene, pts_model, size, bounds, device='cpu', smooth=0.8); aus dem Register: ops3d.get("match_points_ncc"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.match_points_ncc(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs position (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.match_points_ncc.raw(...) oder rufe match3d.match_points_ncc direkt auf.

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

Verwendung

Punktwolke-zu-Punktwolke-Matching (Struktur = Punktwolke × Methode = NCC, Transformation = Splat). Lokalisiert das Modell in der Szene.

Ablauf: pts_scene und pts_model werden mit denselben bounds=(lo,hi) und size durch points_to_voxel (mit Glättung von σ=smooth Voxeln) geschickt; auf der model-Seite wird die bbox von > 5%·max als Template ausgeschnitten, und die NCC-Lokalisierung erfolgt mit accel_match.ncc_locate_3d. Rückgabewert [NCC, z, y, x] float64 (NCC ∈ [−1,1]; die Position ist ein Voxel-index, per Schwerpunkt der ±2-Nachbarschaft subvoxelgenau).

• Die Position gibt an, wo in den Szenen-Voxeln das Zentrum des ausgeschnittenen bbox-Templates liegt. Zurück in world-Koordinaten mit

lo + idx/(size−1)·(hi−lo) (das Gitter von points_to_voxel).

• bounds ist Pflicht (geprüft durch _lo_hi; ungültig ergibt ValueError). Umfasst der Bereich nicht beide Wolken, werden Punkte außerhalb

auf die Randvoxel geclippt.

• Sind die Voxel des model überall 0, [0,0,0,0].

• Nur Translation. Rotation und Skalierung zuerst mit match_pca / match_logpolar_z angleichen.

Nachfolgend: init_t von icp_point2point_3d, refine_translation_lk.

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_mip_2d

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

match_points_ncc — 3D match_localize op