estimate_covariances — 3D gicp op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import gicp; gicp.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("estimate_covariances"))

사용법

각 점의 국소 공분산을 고유값 (ε,1,1) 로 치환한 plane-to-plane 공분산 (N,3,3).

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

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)。

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)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

타입이 이어지는 다음 연산자(descriptor 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(gicp)

gicp

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

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