match_mip_2d — 3D match_localize op

• 資料種類:voxel × voxel → position

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu')(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu');從台帳取用則 ops3d.get("match_mip_2d"))

• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")

用法

MIP 投影 → 2D NCC(結構=voxel → 2D、方法=NCC、變換=正交 MIP)。

用 3 個正交方向的最大值投影把問題化為 3 張 2D 問題,用既有的 2D NCC 定位 → 由 3 張圖冗餘估計 3D 座標。比全 3D NCC 便宜,用於 coarse alignment。適合無旋轉的平移搜尋。

步驟:用 voxel_to_mips 為 scene、model 各產生 3 張 MIP,在每個投影中把 model MIP 的 > 5%·max 的 bbox 裁出作為模板,用 accel_match.ncc_locate_batch(2D NCC、模板中心慣例)求位置。壓掉軸 0 的投影給出 (y,x),軸 1 給出 (z,x),軸 2 給出 (z,y), 因此每個座標都可從 2 張圖得到,回傳其平均。回傳值為 (3,) float64 的 [z, y, x](是整數 NCC 位置的平均,因此步長為 .5)。不回傳 score。

• 位置是 裁出的 bbox 模板的中心 落在 scene MIP 的何處。不是 model volume 的

中心。

• model MIP 全為 0 的投影被略過,若某座標連 1 張圖都得不到則為 0.0(不拋出

例外)。

• MIP 因重疊而遺失深度資訊,因此不擅長多物件、雜波。

後續:把這個粗略位置傳給 refine_translation_lk / refine_lm。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 position 作為輸入)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

同類別(match_localize)

match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_points_ncc

*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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