fullseye

hough_sphere_3d — 3D detect op

• データ種: voxel → primitive
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.hough_sphere_3d(vol, device='cpu', radii=None, mc=0.0, iso=0.5, subvoxel=True)、台帳から引くなら ops3d.get("hough_sphere_3d"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

球検出(2D Hough 円の 3D リフト)。中心 = p + sgn·r·n を半径 r ごとに投票。

薄い境界面の各 voxel が法線 n に沿って中心へ投票(符号は明/暗どちらの球でも拾えるよう両方試す)。 半径ごとの中心ピーク投票の最大 = 検出球。votes-vs-radius を放物線補間で sub-voxel 半径。 産業: ボール・球状部品・点群中の球面。返り値 (votes, radius, center(3,))。

手順: (vol > iso) の 1 voxel 厚の境界面 voxel p とその単位法線 n(sobel3d、 mc は生出力への閾値)から、半径 r ごとに c = round(p ± r·n) へ投票し(± は明球・ 暗球の両方を試し、多い方を採る)、volume 内に落ちた票の最大値をその r のスコアにする。全 r で 最大のものが検出球。

• radii: 試す半径(voxel 単位)の列。None なら range(4, 16)(4〜15)。subvoxel=True は最良 r の 両隣 r±1 が radii に含まれるときだけ votes の放物線補間で半径を ±1 以内に 精緻化する(端の r や飛び飛びの radii では整数のまま)。
• 返り値 (votes, radius, center): votes は票数(境界 voxel 数が上限)、radius は float、 center は 整数 (z,y,x) の tuple(中心は精緻化しない)。
• 境界 voxel が 10 未満なら None。radii が空だと TypeError で落ちる。
• 1 個しか返さない。複数球は検出した球の voxel を消して再実行するか、点群なら ransac_sphere / fit_sphere_3d。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• detect_primitives_3d — py -3.11 examples_3d/detect_primitives_3d.py

型が繋がる次の op(primitive を入力に取れる)

fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment

同カテゴリ(detect)

hough_plane_3d

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Provenance: match3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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