compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• 数据种类:points × normals → descriptor

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)(要直接调用实现,import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11);从台账取用则 ops3d.get("compute_fpfh"))

用法

计算 FPFH 描述子 (N, 3*n_bins)(Rusu 2009)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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)。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `descriptor` 作为输入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同类别(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

compute_fpfh — 3D feature_register op

用法