fullseye

voxel_iou — 3D `metrics` op

データ種: voxel × voxel → measurement
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_iou(vol_a, vol_b, iso=0.5) (実装を直接呼ぶなら import metrics3d; metrics3d.voxel_iou(vol_a, vol_b, iso=0.5)、台帳から引くなら ops3d.get("voxel_iou"))

使い方

voxel 占有の IoU(intersection over union)。→ [0,1]。体積一致度。

両 volume は同一 shape が必須。異形状は numpy broadcasting で見かけ上一致し誤った IoU(例: (10,1,10) vs (1,10,10) → 1.0)を静かに返すので、fail-closed で shape 不一致は ValueError で拒否する。

計算: 両 volume を >= iso で二値化し(iso 既定 0.5、等号を含む)、 |A∩B| / |A∪B|。和集合が空(両方とも占有ゼロ)なら 1.0 を返す (「どちらも空」は一致とみなす。エラーにしない)。

引数: vol_a, vol_b は同じ shape の配列(3-D に限らず、次元数は検査しない。 bool / 0-1 / 密度 grid のいずれでもよい)。iso は占有とみなす閾値で、 fuse_to_voxel や points_to_voxel の密度 grid(値は点数)に使うなら iso=1 以上を明示する。NaN は >= で False(非占有)になる。

返り値: Python float、[0, 1]。1 = 完全一致、0 = 重なりなし。

注意: 同じ格子(bounds と size)に載っていないと比較にならない — fuse_to_voxel / points_to_voxel には同じ bounds を渡す。薄い殻同士は 1 voxel ずれるだけで IoU が大きく落ちるので、表面の評価には chamfer_distance / fscore の方が向く。体積が小さい対象は Dice (voxel_dice、同モジュールの関数)の方が慣習として使われる。

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)

metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.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`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · 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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