estimate_covariances — 3D gicp op

• 数据种类:points → descriptor

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import gicp; gicp.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("estimate_covariances"))

用法

把每点局部协方差的特征值替换为 (ε,1,1) 的 plane-to-plane 协方差 (N,3,3)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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)。

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)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.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(gicp)

gicp

*Provenance: gicp.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)。*

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