compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• Datenarten: points × normals → descriptor

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11) (die Implementierung direkt: import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11); aus dem Register: ops3d.get("compute_fpfh"))

Verwendung

Berechnet den FPFH-Deskriptor (N, 3*n_bins) (Rusu 2009).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

1) SPFH: 各点 p と近傍 k 点の対に (α,φ,θ) を求め、各特徴を n_bins ビンでヒストグラム化。

2) FPFH(p) = SPFH(p) + (1/k)Σ_j (1/d_pj) SPFH(j): 近傍 SPFH を距離重みで合成。

3 サブヒストグラムを各々 L1 正規化して連結(既定 33 次元)。角特徴は剛体不変。

引数: points (N,3), normals (N,3), k(FPFH 近傍数), n_bins(1特徴あたりのビン数)。

返り値: (N, 3*n_bins) の記述子行列。

Raises ValueError: points/normals が (N,3) でない・行数不一致・非有限・N<4

(k-NN が k>=3 を要求するため)。

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `descriptor` als Eingabe)

fuse_to_voxel · shape_distance

Gleiche Kategorie (`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

compute_fpfh — 3D feature_register op