match_pose op• 資料種類:voxel × voxel → rot_scale
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192);從台帳取用則 ops3d.get("match_logpolar_z"))
• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")
用 log-polar × 相位相關(Fourier-Mellin)恢復 繞 z 旋轉 + 等向縮放。
結構=voxel × 方法=Fourier-Mellin。PCA 需要點對應,而它不需樣板/對應,是唯一能同時估計旋轉(z 軸)與縮放的一欄。核心:取 z 投影(MIP)後,z 軸旋轉=面內旋轉、等向縮放=面內縮放,於是可使用成熟的 2D Fourier-Mellin(|FFT|→高頻強調→log-polar→ 相位相關)。回傳值 (angle_deg, scale)。
honest 的限制(coarse 估計器,以下游 NCC/ICP 精細化為前提):|旋轉|≲40° 時誤差 ~2-5°。|FFT| 的 180° 對稱使 ±45°/±90° 附近會混疊而可能失準。縮放因中央波瓣偏差偏小 ~10%。full-whitening 會在此投影未平移的 DC 平台上零鎖定,因此採用 plain 相關 + rho-Hann 視窗 + 拋物線次像素。
引數:a、b 為 3-D volume(形狀可以不同,但投影的長寬比不同時 log-polar 的對應會失效)。project="mip" 為沿軸 0 的最大值投影,其他為沿軸 0 的總和投影。nt/nr 為 log-polar 的角度、半徑取樣數(角度解析度 180°/nt)。回傳值 (angle_deg, scale):估計 b 是將 a 繞軸 0 旋轉 angle_deg 並放大 scale 倍所得(b ≈ zoom(rotate(a, angle_deg, axes=(1,2)), scale),旋轉方向與 scipy.ndimage.rotate 相同)。角度在 ±90° 範圍內混疊。
後段:以 refine_rotation_z(scene=b, template=a, init_angle_deg=angle_deg) 逼近 → 以 match_phase_3d 求平移。
• 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。
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
rot_scale 作為輸入)match_pose)match_phase_3d · match_pca · moment_axes
*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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