fullseye

chamfer_distance — 3D `metrics` op

データ種: points × points → measurement
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.chamfer_distance(a, b, squared=False) (実装を直接呼ぶなら import metrics3d; metrics3d.chamfer_distance(a, b, squared=False)、台帳から引くなら ops3d.get("chamfer_distance"))

使い方

対称 Chamfer 距離 = 0.5*(mean_a min_b + mean_b min_a)。→ scalar。小さいほど一致。

Raises ValueError: どちらかが空 or (N,3) でない場合(空の平均 = 無言 NaN)。

計算: scipy.spatial.cKDTree で a の各点から b への最近傍距離 d_ab ((Na,))と b から a への d_ba を取り、0.5 * (mean(d_ab) + mean(d_ba))。 squared=True なら各距離を 2 乗してから平均する(単位が距離^2 になる。勾配ベースの最適化で使う形)。既定は生の距離(単位 = 座標の単位)。

入力: a, b は (N, 3) / (M, 3) の点群(点数は違ってよい、対応は不要)。float に変換する。座標系・スケールは両者で揃えておくこと(登録前の 2 雲を比べると単に姿勢の差を測ることになる)。

返り値: Python float。同一点群なら 0。値域は [0, inf) で正規化はしない (雲の大きさに比例するので、比較するときは bbox 対角などで割る)。

注意: 平均なので外れ値の影響は Hausdorff より小さいが、点密度の偏りには敏感 (密な側の平均が支配的)。密度を揃えるには pc_poisson_disk / voxel_grid_downsample を先に掛ける。閾値ベースの評価は fscore、最悪値は hausdorff_distance、対応既知なら rmse_correspondence。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)
measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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)

itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py
itokawa_shape_match — py -3.11 examples_3d/itokawa_shape_match.py
mesh_lod_download — py -3.11 examples_3d/mesh_lod_download.py
metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
poisson_surface_recon — py -3.11 examples_3d/poisson_surface_recon.py

型が繋がる次の op(`measurement` を入力に取れる)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同カテゴリ(`metrics`)

hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error

Provenance: metrics3d.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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