match_pose op• 数据种类:voxel × voxel → rot_scale
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192)(要直接调用实现,import match3d; match3d.match_logpolar_z(a, b, device='cpu', project='mip', nt=360, nr=192);从台账取用则 ops3d.get("match_logpolar_z"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
用 log-polar × 相位相关(Fourier-Mellin)恢复 绕 z 旋转 + 各向同性缩放。
结构=voxel × 方法=Fourier-Mellin。PCA 需要点对应,而它无需模板/对应,是唯一能同时估计旋转(z 轴)与缩放的一列。核心:取 z 投影(MIP)后,z 轴旋转=面内旋转、各向同性缩放=面内缩放,于是可使用成熟的 2D Fourier-Mellin(|FFT|→高频强调→log-polar→ 相位相关)。返回值 (angle_deg, scale)。
honest 的局限(coarse 估计器,以下游 NCC/ICP 精细化为前提):|旋转|≲40° 时误差 ~2-5°。|FFT| 的 180° 对称使 ±45°/±90° 附近会混叠而可能失败。缩放因中央波瓣偏差偏小 ~10%。full-whitening 会在该投影未平移的 DC 平台上零锁定,因此采用 plain 相关 + rho-Hann 窗口 + 抛物线亚像素。
参数:a、b 为 3-D volume(形状可以不同,但投影的纵横比不同时 log-polar 的对应会失效)。project="mip" 为沿轴 0 的最大值投影,其他为沿轴 0 的求和投影。nt/nr 为 log-polar 的角度、半径采样数(角度分辨率 180°/nt)。返回值 (angle_deg, scale):估计 b 是将 a 绕轴 0 旋转 angle_deg 并放大 scale 倍所得(b ≈ zoom(rotate(a, angle_deg, axes=(1,2)), scale),旋转方向与 scipy.ndimage.rotate 相同)。角度在 ±90° 范围内混叠。
后段:用 refine_rotation_z(scene=b, template=a, init_angle_deg=angle_deg) 逼近 → 用 match_phase_3d 求平移。
• 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。
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
rot_scale 作为输入)match_pose)match_phase_3d · match_pca · moment_axes
*Provenance: match3d.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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