match_localize op• 数据种类:points × points → position
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.match_points_ncc(pts_scene, pts_model, size, bounds, device='cpu', smooth=0.8)(要直接调用实现,import match3d; match3d.match_points_ncc(pts_scene, pts_model, size, bounds, device='cpu', smooth=0.8);从台账取用则 ops3d.get("match_points_ncc"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.match_points_ncc(...) 只返回声明的 out 类型 position 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.match_points_ncc.raw(...),或直接调用 match3d.match_points_ncc。
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
点群间匹配(结构=point cloud × 方法=NCC、变换=splat)。在 scene 中定位 model。
步骤:把 pts_scene 和 pts_model 以 相同的 bounds=(lo,hi) 和 size 通过 points_to_voxel(带 σ=smooth voxel 的平滑),model 侧把 > 5%·max 的 bbox 裁出作为模板,用 accel_match.ncc_locate_3d 进行 NCC 定位。返回值 [NCC, z, y, x] float64(NCC ∈ [−1,1],位置为 voxel index,用 ±2 邻域质心达到亚体素)。
• 位置是 裁出的 bbox 模板的中心 落在 scene voxel 的何处。要回到 world 坐标,用
lo + idx/(size−1)·(hi−lo)(points_to_voxel 的网格)。
• bounds 为必需(由 _lo_hi 验证,无效则 ValueError)。若范围不包含两个点云,范围外的
点会被 clip 到边缘 voxel。
• model 的 voxel 全为 0 时为 [0,0,0,0]。
• 仅平移。旋转、缩放先用 match_pca / match_logpolar_z 对齐。
后续:icp_point2point_3d 的 init_t,refine_translation_lk。
• 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。
• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py
position 作为输入)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
match_localize)match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_mip_2d
*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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.