fullseye

match_mip_2d — 3D match_localize op

• データ種: voxel × voxel → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_mip_2d(scene_vol, model_vol, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("match_mip_2d"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

MIP 投影 → 2D NCC(構造=voxel → 2D × 手法=NCC、変換=直交 MIP)。

3 直交方向の最大値投影で 3 枚の 2D 問題に落とし、既存の 2D NCC で定位 → 3 枚から 3D 座標を 冗長推定。全 3D NCC より安く coarse alignment に。回転が無い平行移動探索向き。

手順: voxel_to_mips で scene・model とも 3 枚の MIP を作り、各投影で model MIP の > 5%·max の bbox を切り出してテンプレにし、accel_match.ncc_locate_batch(2D NCC、 テンプレ中心規約)で位置を取る。軸 0 を潰した投影は (y,x)、軸 1 は (z,x)、軸 2 は (z,y) を 与えるので各座標は 2 枚から得られ、その平均を返す。 返り値 (3,) float64 の [z, y, x](整数 NCC 位置の平均なので .5 刻み)。score は返さない。

• 位置は 切り出した bbox テンプレの中心が scene MIP のどこに載るか。model volume の 中心ではない。
• model MIP が全 0 の投影は飛ばし、ある座標が 1 枚からも得られなければ 0.0 になる(例外は 出ない)。
• MIP は重なりで奥行き情報を失うので、複数物体・クラッタには弱い。 後段: この粗位置を refine_translation_lk / refine_lm に渡す。

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)

• matching_localize — py -3.11 examples_3d/matching_localize.py

型が繋がる次の op(position を入力に取れる)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

同カテゴリ(match_localize)

match_shape_3d · match_chamfer_3d · match_curvature_3d · match_hough_3d · match_points_ncc

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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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