harris3d_keypoints — 3D `feature_register` op

• データ種: voxel → keypoints

• 呼び出し: 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) (実装を直接呼ぶなら 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)、台帳から引くなら ops3d.get("harris3d_keypoints"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.harris3d_keypoints(...) は**宣言 out 型 keypoints の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.harris3d_keypoints.raw(...)、または feat_harris.harris3d_keypoints を直接呼ぶ。

• 本体の返り: (keypoints, scores)

• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

3D Harris キーポイント検出(2D Harris コーナー検出の 3D 版)。

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。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

型が繋がる次の op(`keypoints` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · dlt_pose · pnp_ransac · reprojection_error

同カテゴリ(`feature_register`)

iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_harris.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

harris3d_keypoints — 3D feature_register op

使い方