harris3d_keypoints — 3D `feature_register` op

• Datenarten: voxel → keypoints

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.harris3d_keypoints(vol, device='cpu', k=0.005, nms=3, topn=64, sigma_i=1.5, response='mineig', rel_thresh=0.01, border=2) (die Implementierung direkt: import feat_harris; feat_harris.harris3d_keypoints(vol, device='cpu', k=0.005, nms=3, topn=64, sigma_i=1.5, response='mineig', rel_thresh=0.01, border=2); aus dem Register: ops3d.get("harris3d_keypoints"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.harris3d_keypoints(...) liefert **nur den Wert des deklarierten Out-Typs keypoints** (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.harris3d_keypoints.raw(...) oder rufe feat_harris.harris3d_keypoints direkt auf.

• Rückgabe der Funktion: (keypoints, scores)

• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")

Verwendung

3-D-Harris-Keypoint-Detektion (die 3-D-Version des 2-D-Harris-Eckendetektors).

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

voxel 密度場の 3D 勾配 g=(gz,gy,gx) から、各ボクセルで局所構造テンソル

M=Σ_w w·g gᵀ(3x3 対称、gaussian 窓 sigma_i で積和)を組み、コーナー性を

測る。応答が周囲で極大かつ閾値超のボクセルを keypoint とする(初期姿勢

推定なしに検出できるため、大回転+部分重なりの対応付けや ICP の coarse

init 供給に使える)。

コーナー性の指標:

• "mineig"(既定): 3x3 対称行列の最小固有値(Shi-Tomasi 流)。3 方向すべて

に構造がある(=角)ほど最小固有値が大きい。閉形式(三角関数法)で算出。

k 調整不要で頑健(実測 mean repeatability 85%、min 72.5%)。

• "harris": R = det(M) - k·tr(M)³。3D では固有値 3 個なので tr の 3 乗で

無次元化。★注意: 密度 voxel の角では det/tr³ 比が経験的に ~0.01 しか

ないため、2D 標準の k=0.04〜0.06 では全応答が負になり検出 0 になる。

3D では k≈0.005 が必要(実測 k=0.005 で mean 89.6%)。

引数:

vol: (D,H,W) 密度 voxel(numpy / torch)。points_to_voxel の出力を想定。

device: torch デバイス("cpu" 等)。全演算をこのデバイス上で行う。

k: Harris の感度係数(response="harris" 時のみ有効)。3D 密度場では

0.005 前後(2D 慣習の 0.04〜0.06 は 3D では強すぎ検出 0 になる)。

nms: 非最大抑制の立方体窓の一辺(奇数、標準 3 = 3x3x3 近傍)。

topn: 応答降順で返す keypoint の最大数。

sigma_i: 構造テンソルの積分窓(gaussian)の標準偏差(voxel)。

response: "mineig"(既定, 頑健)か "harris"。

rel_thresh: 応答の閾値 = rel_thresh × 有効領域の最大応答(雑音抑制)。

border: 端から border ボクセル以内は検出しない(勾配の端効果を除去)。

返り値:

keypoints: (M,3) float64。keypoint の voxel 座標 (z,y,x)(sobel3d と

同じ軸順)。応答降順、最大 topn 個。

responses: (M,) float64。対応する応答値(降順)。

依存: sobel3d(3D 勾配)、_gauss3d(積分窓平滑)。いずれも device 上で動作。

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• 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

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)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

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

fuse_to_voxel · dlt_pose · pnp_ransac · reprojection_error

Gleiche Kategorie (`feature_register`)

iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

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

harris3d_keypoints — 3D feature_register op