detect op• 데이터 종류: voxel → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_plane_3d(vol, device='cpu', ndir=200, nd=128, mc=0.0, iso=0.5, tol=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.hough_plane_3d(vol, device='cpu', ndir=200, nd=128, mc=0.0, iso=0.5, tol=1.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hough_plane_3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
평면 검출(2D Hough 직선의 3D 리프트). 기울기=법선을 써서 (법선 n, 거리 d) 공간에 투표.
얇은 경계면의 각 voxel이 자기 법선 방향 bin과 d=n·p에 투표 → 피크=지배 평면. 법선은 승리 bin 안의실제 법선 평균으로 정밀화, d는 투영의 최빈값. 점군/voxel에서 지면, 벽 추출에. 반환값 (n(3,), d, inliers, total).
절차: (vol > iso)의 1 voxel 두께 경계면(점유 voxel 중 3³ erosion으로 사라지는 것)을 취하고, 그 voxel의 단위 기울기(sobel3d, mc는 원시 출력에 대한 임계값)를 법선 n으로 한다. n은 축 0 성분이 음이 아니도록 반구로 접고, d = n·p(p는 정수 voxel index (z,y,x)). ndir 개의 참조 방향(26 이하는 26 근방, 그 이상은 fibonacci 구)과 nd개의 d bin에 투표하고, 최다 bin의 실제 법선 평균으로 n을, 그 n으로의 사영 히스토그램 최빈값 근방의 중앙값으로 d를 정밀화한다. 반환값 (n(3,), d, inliers, total): n은 (z,y,x) 순서의 단위 법선(numpy float32), 평면은 n·(z,y,x) = d(voxel 단위). inliers는 |n·p − d| < tol인 경계 voxel 수, total은 경계 voxel 총수(inliers/total이 지배 평면이 차지하는 비율).
• 경계 voxel이 10 미만이면 None을 반환한다(예외가 아님).
• 밀도 voxel은 iso로 2값화된다(개수 밀도라면 0.5로 "1점 이상").
• 1장만 반환한다. 여러 평면은 인라이어를 제거하고 재실행하거나, 점군이라면 plane_segmentation
/ ransac_plane.
후단: distance_point_plane / angle_between_planes로 계측.
• 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.
• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py
primitive 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment
detect)*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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