match_shape_3d — 3D `match_localize` op

• Datenarten: voxel × voxel → position

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.match_shape_3d(vol, template, device='cpu', mc=0.05, subvoxel=True) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.match_shape_3d(vol, template, device='cpu', mc=0.05, subvoxel=True); aus dem Register: ops3d.get("match_shape_3d"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.match_shape_3d(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs position (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.match_shape_3d.raw(...) oder rufe match3d.match_shape_3d direkt auf.

• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")

Verwendung

3-D-formbasiertes (gradientenorientiertes) Matching = die Voxelversion des 2-D-shapematch_gpu („Konturabgleich“).

Die Summe der Skalarprodukte der Einheitsgradientenvektoren von Template und Szene (Steger-Stil). Invariant gegenüber Intensität/Kontrast, misst sie die Übereinstimmung über Kanten/Form. score(pos)=Σ<û_scene(pos+dt), û_model(dt)>/n, per conv3d über 3 Komponenten.

Ablauf: sobel3d auf beide Volumes → nur Voxel mit Betrag über mc werden zu Einheitsvektoren (der Rest ist 0). Die 3 Komponenten des Template-Einheitsgradienten dienen als Kernel, werden komponentenweise per conv3d mit dem Einheitsgradienten der Szene gefaltet und summiert, und durch die Zahl gültiger Template-Voxel n geteilt. Der score liegt in [−1, 1]: 1 ist perfekte Übereinstimmung (alle Gradientenrichtungen gleich ausgerichtet), −1 bei Kontrastumkehr.

• mc: Schwellwert auf die Rohausgabe (32-mal der wahre Gradient) von sobel3d. Je kleiner, desto mehr Rauschgradienten aus flachen Bereichen

gehen in die Abstimmung ein.

• Position: die Koordinaten des Rückgabewerts [score, z, y, x] (float64-Array) geben an, wo in der Szene das Template-Zentrumsvoxel (index T//2)

liegt. Positionen, an denen das Template nicht vollständig hineinpasst, werden auf 0 gesetzt; ist das Template größer als die Szene, bleibt alles 0 und index (0,0,0) wird zurückgegeben (keine Ausnahme).

• subvoxel=True verfeinert auf den Schwerpunkt der positiven Scores in der ±2-Nachbarschaft des argmax (accel_match._subvoxel_com).

Nachfolgend: refine_translation_lk (corner-Konvention, daher T//2 abziehen) / refine_lm. Nicht invariant gegenüber Rotation (Rotation zuerst mit match_logpolar_z angleichen).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `position` als Eingabe)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

Gleiche Kategorie (`match_localize`)

match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_mip_2d · match_points_ncc

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

match_shape_3d — 3D match_localize op