detect op• 資料種類:voxel → primitive
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True);從台帳取用則 ops3d.get("hough_sphere_3d"))
• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")
球偵測(2D Hough 圓的 3D 提升)。對每個半徑 r,投票中心 = p + sgn·r·n。
薄邊界面的每個 voxel 沿法線 n 向中心投票(正負號兩種都試,以便明球/暗球都能捕捉)。各半徑下中心峰值票數的最大者 = 偵測到的球。對 votes-vs-radius 做拋物線內插得到次體素半徑。
工業:球、球狀零件、點雲中的球面。回傳值 (votes, radius, center(3,))。
步驟:由 (vol > iso) 的 1 voxel 厚的邊界面 voxel p 及其單位法線 n(sobel3d, mc 是對原始輸出的閾值),對每個半徑 r 向 c = round(p ± r·n) 投票(± 同時嘗試明球、暗球,取較多者),落在 volume 內的票數最大值作為該 r 的分數。所有 r 中最大者即偵測到的球。
• radii:要嘗試的半徑(voxel 單位)序列。None 時為 range(4, 16)(4〜15)。subvoxel=True
僅在最佳 r 的 兩側 r±1 都包含在 radii 中時,才以 votes 的拋物線內插將半徑精細化到 ±1 以內(端點的 r 或不連續的 radii 時維持整數)。
• 回傳值 (votes, radius, center):votes 為票數(上限為邊界 voxel 數),radius 為 float,
center 為 整數 (z,y,x) 的 tuple(中心不做精細化)。
• 邊界 voxel 少於 10 個時為 None。radii 為空時因 TypeError 而當掉。
• 只回傳 1 個。多個球需抹去已偵測球的 voxel 後重新執行,點雲則用
ransac_sphere / fit_sphere_3d。
• 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。
• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py
primitive 作為輸入)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 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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