compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• 데이터 종류: points × normals → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)(구현을 직접 호출하려면 import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("compute_fpfh"))

사용법

FPFH 기술자 (N, 3*n_bins) 를 계산(Rusu 2009).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`descriptor` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

compute_fpfh — 3D feature_register op

사용법