match_mip_2d — 3D match_localize op

• 数据种类:voxel × voxel → position

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu')(要直接调用实现,import match3d; match3d.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu');从台账取用则 ops3d.get("match_mip_2d"))

• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")

用法

MIP 投影 → 2D NCC(结构=voxel → 2D、方法=NCC、变换=正交 MIP)。

用 3 个正交方向的最大值投影把问题化为 3 张 2D 问题,用已有的 2D NCC 定位 → 由 3 张图冗余估计 3D 坐标。比全 3D NCC 便宜,用于 coarse alignment。适合无旋转的平移搜索。

步骤:用 voxel_to_mips 为 scene、model 各生成 3 张 MIP,在每个投影中把 model MIP 的 > 5%·max 的 bbox 裁出作为模板,用 accel_match.ncc_locate_batch(2D NCC、模板中心约定)求位置。压掉轴 0 的投影给出 (y,x),轴 1 给出 (z,x),轴 2 给出 (z,y), 因此每个坐标都可从 2 张图得到,返回其平均。返回值为 (3,) float64 的 [z, y, x](是整数 NCC 位置的平均,因此步长为 .5)。不返回 score。

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

中心。

• model MIP 全为 0 的投影被跳过,若某坐标连 1 张图都得不到则为 0.0(不抛出

异常)。

• MIP 因重叠而丢失深度信息,因此不擅长多物体、杂波。

后续:把这个粗略位置传给 refine_translation_lk / refine_lm。

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 position 作为输入)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

同类别(match_localize)

match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_points_ncc

*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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