fullseye

match_points_ncc — 3D match_localize op

• データ種: points × points → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_points_ncc(pts_scene, pts_model, size, bounds, device='cpu', smooth=0.8) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_points_ncc(pts_scene, pts_model, size, bounds, device='cpu', smooth=0.8)、台帳から引くなら ops3d.get("match_points_ncc"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.match_points_ncc(...) は宣言 out 型 position の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.match_points_ncc.raw(...)、または match3d.match_points_ncc を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

点群同士マッチング(構造=point cloud × 手法=NCC、変換=splat)。model を scene 内で定位。

手順: pts_scene と pts_model を 同じ bounds=(lo,hi) と size で points_to_voxel(σ=smooth voxel の平滑つき)に通し、model 側は > 5%·max の bbox を 切り出してテンプレにし、accel_match.ncc_locate_3d で NCC 定位する。 返り値 [NCC, z, y, x] float64(NCC ∈ [−1,1]、位置は voxel index、±2 近傍重心で サブボクセル)。

• 位置は 切り出した bbox テンプレの中心が scene voxel のどこに載るか。world 座標に戻すには lo + idx/(size−1)·(hi−lo)(points_to_voxel の格子)。
• bounds は必須(_lo_hi で検証、不正は ValueError)。両雲を含む範囲にしないと範囲外の 点が端 voxel に clip される。
• model の voxel が全 0 なら [0,0,0,0]。
• 並進のみ。回転・スケールは match_pca / match_logpolar_z で先に合わせる。 後段: icp_point2point_3d の init_t、refine_translation_lk。

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_mip_2d

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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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