transform op• Datenarten: voxel → images
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_to_mips(vol) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.voxel_to_mips(vol); aus dem Register: ops3d.get("voxel_to_mips"))
3-D → Maximumintensitätsprojektionen entlang der drei orthogonalen Richtungen. Der Einstieg, um 2-D-Verfahren (z. B. accels 2-D-NCC) anzuwenden.
Für eine Eingabe (D,H,W) wird die Liste [max(axis=0), max(axis=1), max(axis=2)] zurückgegeben. Die Formen sind jeweils (H,W) (Achse 0=D zusammengefasst), (D,W) (Achse 1=H zusammengefasst), (D,H) (Achse 2=W zusammengefasst), dtype float64. Die Werte sind die Maxima der Eingabe unverändert (keine Normierung). Negative Werte kommen ebenfalls durch, da es max ist; ein Hintergrund mit Dichte 0 bleibt 0. Es gibt keine Formprüfung (2-D scheitert bei axis=2, 4-D und mehr läuft trotzdem), daher prüft der Aufrufer die Dimension. match_mip_2d wendet auf diese 3 Bilder 2D-NCC an und schätzt die 3D-Position redundant. Projektion aus beliebiger Blickrichtung:
render_volume_projection (mode="mip").
• 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.
• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py
images als Eingabe)fuse_to_voxel · photometric_stereo · wrapped_phase · graycode_decode · decode_fringe · carve · visual_hull
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth · signed_distance_field
*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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