describe op• 데이터 종류: voxel × voxel → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_sh_descriptor(a, b, L=8, nradii=12, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_sh_descriptor(a, b, L=8, nradii=12, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_sh_descriptor"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
SH 기술자끼리의 코사인 유사도(회전 불변 형상 대조). 1 에 가까울수록 같은 형상. voxel × SH 열.
sh_descriptor(a, L, nradii)와 sh_descriptor(b, L, nradii)를 평탄화하여 L2 정규화하고, 내적을 float로 반환한다. 대역 에너지는 음이 아니므로 값은 [0, 1](음이 되지 않음). 어느 한쪽기술자가 전부 0(빈 volume)이면 0.
• a, b는 정육면체 volume(sh_descriptor의 전제). 형상이 달라도 되지만, shell 반경이
각 N으로 정해지므로 스케일이 다른 물체는 다른 것으로 낮게 나온다(스케일 불변이 아님). 중심 어긋남에도 약하다(무게중심으로 중심 맞춤한 뒤에).
• 회전에는 불변(대역 에너지). 단 거울상도 같은 값이 된다.
• ntheta/nphi는 기본값(32×64) 고정. 같은 설정끼리의 비교에만 의미가 있다.
• 위치는 반환하지 않는다. "어디에 있는가"는 match_shape_3d 등, "같은 형상인가"는 본 op.
• 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.
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_descriptor — py -3.11 examples_3d/shape_descriptor.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
describe)*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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