feature_register op• 데이터 종류: voxel → keypoints
• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("harris3d_keypoints"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.harris3d_keypoints(...) 는 **선언된 out 형 keypoints 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.harris3d_keypoints.raw(...) 를 쓰거나 feat_harris.harris3d_keypoints 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (keypoints, scores)
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D Harris 키포인트 검출(2D Harris 코너 검출의 3D 판).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py
keypoints 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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