compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• データ種: points × normals → descriptor

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11) (実装を直接呼ぶなら import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)、台帳から引くなら ops3d.get("compute_fpfh"))

使い方

FPFH 記述子 (N, 3*n_bins) を計算(Rusu 2009)。

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)。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

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)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

型が繋がる次の op(`descriptor` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · shape_distance

同カテゴリ(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.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)。*

compute_fpfh — 3D feature_register op

使い方