metrics op• 数据种类:points × points → measurement
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.fscore(a, b, tau)(要直接调用实现,import metrics3d; metrics3d.fscore(a, b, tau);从台账取用则 ops3d.get("fscore"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.fscore(...) 只返回声明的 out 类型 measurement 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.fscore.raw(...),或直接调用 metrics3d.fscore。
• 底层返回: (f, precision, recall) → F 値
F-score @ tau = precision 与 recall 的调和平均。→ (f, precision, recall)。重建的标准指标。
Raises ValueError：任一方为空或不是 (N,3) 时(经由 accuracy/completeness)。
计算(惯例：a = 重建/估计，b = 参照/GT)：
• precision = a 的点中，到 b 的最近邻距离 小于 tau (< tau，不含等号)的比例。
• recall = b 的点中，到 a 的最近邻距离小于 tau 的比例。
• f = 2 p r / (p + r)，p + r == 0 时为 0.0(不做除以 0)。
参数：a、b 是 (N, 3) / (M, 3) 点云(不需要对应，点数可以不同)。tau 是距离阈值(与坐标同单位，假定为正值。tau <= 0 时连距离 0 的点也不满足 < tau，precision = recall = 0。不做检查)。
返回值：(f, precision, recall) 3 个 float，各自在 [0, 1]。1 为完全一致。
注意：tau 的选择决定结果(以 voxel 尺寸、扫描分辨率的 1~2 倍为参考)。只有一方点云密集时 precision 与 recall 会背离 —— 看出这种不对称性正是该指标的价值；只要 1 个数字就够时用 chamfer_distance。
• blender_interop — 与 Blender 配合使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 测量(坐标轴、单位、真值数据的陷阱)
• measurement_uncertainty — 测量不确定度与校准知识 —— 为了能主张“测得准”
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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