estimate_covariances — 3D `gicp` op

• Datenarten: points → descriptor

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import gicp; gicp.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("estimate_covariances"))

Verwendung

Plane-to-Plane-Kovarianzen (N,3,3): die lokale Kovarianz jedes Punktes mit auf (ε,1,1) gesetzten Eigenwerten.

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

k 近傍(自身を含む)の標本共分散を固有分解し、固有値を **接平面内は 1・

表面法線方向(最小固有値方向)は ε** に置き換えて再構成する。共分散の

大きさは近傍の広がりに依らず一定(ε,1,1)で、スケール不変な「面的な

確からしさ」モデルになる(GICP の中核)。

引数:

points (N,3): 点群。

k: 近傍数(自身を含む)。共分散推定は k≥4 程度が安定。

epsilon: 法線方向に割り当てる小分散(0<ε<1)。小さいほど接平面へ

強く拘束する。スケール不変(次元なし比)。

返り値:

(N,3,3) 対称正定値共分散の束。各共分散の固有値は {ε,1,1}、ε に

対応する固有ベクトルが局所表面法線方向。

例外:

ValueError: points が (N,3) でない / N<3(法線が定まらず縮退)/

epsilon が (0,1) 外(fail-closed)。

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)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

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

fuse_to_voxel · shape_distance

Gleiche Kategorie (`gicp`)

gicp

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

estimate_covariances — 3D gicp op