metrics op• 資料種類:points × points → measurement
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fscore(a, b, tau)(要直接呼叫實作,import metrics3d; metrics3d.fscore(a, b, tau);從台帳取用則 ops3d.get("fscore"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.fscore(...) 只回傳宣告的 out 型別 measurement 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.fscore.raw(...),或直接呼叫 metrics3d.fscore。
• 底層回傳: (f, precision, recall) → F 値
F-score @ tau = precision 與 recall 的調和平均。→ (f, precision, recall)。重建的標準指標。
Raises ValueError：任一方為空或不是 (N,3) 時(經由 accuracy/completeness)。
計算(慣例：a = 重建/估計，b = 參照/GT)：
• precision = a 的點中，到 b 的最近鄰距離 小於 tau (< tau，不含等號)的比例。
• recall = b 的點中，到 a 的最近鄰距離小於 tau 的比例。
• f = 2 p r / (p + r)，p + r == 0 時為 0.0(不做除以 0)。
參數：a、b 為 (N, 3) / (M, 3) 點雲(不需要對應，點數可以不同)。tau 為距離閾值(與座標同單位，假定為正值。tau <= 0 時連距離 0 的點也不滿足 < tau，precision = recall = 0。不做檢查)。
回傳值：(f, precision, recall) 3 個 float，各自在 [0, 1]。1 為完全一致。
注意：tau 的選擇決定結果(以 voxel 大小、掃描解析度的 1~2 倍為參考)。只有一方點雲密集時 precision 與 recall 會背離 —— 看出這種不對稱性正是此指標的價值；只要 1 個數字就夠時用 chamfer_distance。
• 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 · rmse_correspondence · 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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