estimate_covariances — 3D gicp op

• 資料種類:points → descriptor

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import gicp; gicp.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("estimate_covariances"))

用法

把每點局部共變異數的特徵值替換為 (ε,1,1) 的 plane-to-plane 共變異數 (N,3,3)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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)。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 descriptor 作為輸入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同類別(gicp)

gicp

*Provenance: gicp.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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