feature_register op• 数据种类:voxel → keypoints
• 调用: 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)(要直接调用实现,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);从台账取用则 ops3d.get("harris3d_keypoints"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.harris3d_keypoints(...) 只返回**声明的 out 类型 keypoints 的值**(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.harris3d_keypoints.raw(...),或直接调用 feat_harris.harris3d_keypoints。
• 底层返回: (keypoints, scores)
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
3D Harris 关键点检测(2D Harris 角点检测的 3D 版)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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
• 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。
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py
keypoints 作为输入)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 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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