registration_recall — 3D registration_metrics op

• 데이터 종류: points × points → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.registration_recall(source, target, gt_transform, est_transform, thresh: 'float', *, corr_thresh: 'float | None' = None) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import registration_eval; registration_eval.registration_recall(source, target, gt_transform, est_transform, thresh: 'float', *, corr_thresh: 'float | None' = None) -> 'float', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("registration_recall"))

사용법

3DMatch 류의 per-pair 정합 성패 = 1.0(성공) / 0.0(실패).

GT 변환 gt_transform 으로 source 를 target 프레임으로 옮기고, target 쪽의 최근접(거리 < corr_thresh, 기본값은 thresh)을 GT 대응(=겹침)으로 잇는다. 그대응을 추정 변환 est_transform 으로 옮긴 RMSE 가 thresh 를 밑돌면 성공.

source/target 은 index 대응이 아니어도 된다(대응은 GT 에서 잇기 때문에 target 의순서에 의존하지 않는다). GT 겹침이 1 점도 없으면 성패는 정의되지 않음 → nan(honest). 데이터셋 전체의 Registration Recall 은 이 per-pair 지표(겹침이 있는 쌍 위)의 평균. 형상이 잘못되면 ValueError(fail-closed).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• reg_eval — py -3.11 examples_3d/reg_eval.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(registration_metrics)

inlier_ratio · rmse_inliers · rotation_translation_error

*Provenance: registration_eval.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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