match_localize op• 데이터 종류: voxel × voxel → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_shape_3d(vol, template, device='cpu', mc=0.05, subvoxel=True)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_shape_3d(vol, template, device='cpu', mc=0.05, subvoxel=True), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_shape_3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.match_shape_3d(...) 는 선언된 out 형 position 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.match_shape_3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.match_shape_3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 형상 기반(기울기 방향) 매칭 = 2D shapematch_gpu 의 voxel 판(「윤곽 매칭」).
템플릿과 장면의 단위 기울기 벡터의 내적 합(Steger 방식). 강도/대비에 불변이며, 에지/형상으로 일치를 측정한다. score(pos)=Σ<û_scene(pos+dt), û_model(dt)>/n 을 3 성분의 conv3d 로.
절차: 두 volume 에 sobel3d → 크기가 mc 를 넘는 voxel 만 단위 벡터화(이하는 0). 템플릿의 단위 기울기 3 성분을 커널로, 장면의 단위 기울기와 성분별로 conv3d 하여 합을 취하고, 템플릿의 유효 voxel 수 n 으로 나눈다. score 는 [−1, 1], 1 에서 완전 일치(기울기 방향이 모두정렬), 대비 반전에서 −1.
• mc: sobel3d 의 생출력(참 기울기의 32 배) 에 대한 임계값. 작을수록 평탄부의
잡음 기울기가 투표에 들어간다.
• 위치: 반환값 [score, z, y, x](float64 배열)의 좌표는 템플릿 중심 voxel(index T//2)
이 scene 의 어디에 놓이는가. 템플릿이 완전히 들어가는 위치 이외는 0 으로 떨어뜨리므로, 템플릿이 scene 보다 크면 전부 0 인 채로 index (0,0,0) 이 반환된다(예외는 나지 않는다).
• subvoxel=True 로 argmax 의 ±2 근방의 양의 스코어 무게중심으로 정밀화(accel_match._subvoxel_com).
후단: refine_translation_lk(corner 규약이므로 T//2 를 뺀다) / refine_lm. 회전에는불변이 아니다(match_logpolar_z 로 먼저 회전을 맞춘다).
• 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_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_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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