feature_register op• Data kinds: voxel → keypoints
• Call: 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) (to call the implementation directly, 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); from the registry, ops3d.get("harris3d_keypoints"))
• Return value through the ledger: fullseye.ledger.harris3d_keypoints(...) returns **only the declared out type keypoints** (the underlying function also returns auxiliary values). When you need what was dropped, use fullseye.ledger.harris3d_keypoints.raw(...) or call feat_harris.harris3d_keypoints directly.
• Underlying return: (keypoints, scores)
• GPU: this op has a GPU path (device="cuda")
3-D Harris keypoint detection (the 3-D version of the 2-D Harris corner detector).
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
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。
• 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
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py
keypoints as input)fuse_to_voxel · dlt_pose · pnp_ransac · reprojection_error
feature_register)iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot
*Provenance: feat_harris.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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