metrics op• 資料種類:points × points → measurement
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse_correspondence(a, b)(要直接呼叫實作,import metrics3d; metrics3d.rmse_correspondence(a, b);從台帳取用則 ops3d.get("rmse_correspondence"))
對應已知(同 index)的 RMSE = sqrt(mean |a_i - b_i|^2)。→ scalar。評估配準殘差。
計算：將 a、b 轉為 float 陣列，把逐列歐幾里得距離的 2 次方 sum((a - b)**2, axis=1) 取平均後開平方根。不做最近鄰搜尋 —— 由呼叫端保證 a[i] 與 b[i] 是同一點的對應(經對位轉換的 src @ R.T + t 與對應的 dst 點列、合成資料的 GT 對應等)。
參數與驗證：a.shape != b.shape 時為 ValueError。除此之外沒有檢查：兩個空的 (0, 3) 因 mean 為空而回傳 NaN(附警告)，不是 (N, 3) 時只要是能以 axis=1 加總的形狀也會回傳值。請傳入 3 行的點雲。
回傳值：Python float，單位為座標的單位，[0, inf)。相同則為 0。
注意：用於對應錯位(index 被重新排列)的點雲時，即使位姿正確也會得到很大的值。對應未知時用 chamfer_distance / fscore，要把位姿本身與 GT 比較時用 pose_error。
• blender_interop — 與 Blender 搭配使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 量測(座標軸、單位、真值資料的陷阱)
• measurement_uncertainty — 量測不確定度與校正知識 —— 為了能主張「量得準」
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement 作為輸入)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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