icp_point2point_3d — 3D `refine` op

• Datenarten: points × points → pose

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.icp_point2point_3d(src, dst, iters=50, init_R=None, init_t=None, tol=1e-06, max_corr_dist=None, trim_ratio=None, device='cpu') (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.icp_point2point_3d(src, dst, iters=50, init_R=None, init_t=None, tol=1e-06, max_corr_dist=None, trim_ratio=None, device='cpu'); aus dem Register: ops3d.get("icp_point2point_3d"))

Verwendung

Verfeinert Punktmengen mit Point-to-Point-ICP (Kabsch/SVD).

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

粗いマッチ推定(整数NCC / Fourier-Mellin±3° / Hough±0.5voxel)で得た

初期姿勢 (init_R, init_t) を出発点に、src 側点群を dst 側点群へ剛体変換で

位置合わせする。各反復で最近傍対応(cKDTree)を張り直し、Kabsch アルゴリズム

(SVD)で相対回転・並進を求めて累積することで、対応が既知でなくても

サブボクセル精度へ収束させる。

部分重なり・外れ値には Trimmed ICP(距離の小さい対応のみ採用)と

絶対距離ゲート(max_corr_dist)で対処する。最終 RMSE は実際に採用した

対応(インライア)上で評価するため、部分観測でも姿勢品質を正しく反映する。

引数:

src: (N,3) 移動側点群(torch.Tensor か numpy.ndarray)。

dst: (M,3) 固定側(参照)点群。

iters: 最大反復回数。

init_R: (3,3) 初期回転。None なら単位行列。

init_t: (3,) 初期並進。None なら零ベクトル。

tol: RMSE の相対改善がこの値を下回れば収束打ち切り。

max_corr_dist: この距離を超える対応を外れ値として棄却(None で無効)。

trim_ratio: 0<r<=1。各反復で最近傍距離の小さい上位 r 割の対応のみ

採用する Trimmed ICP。部分重なり(重なり率 r)に有効。None で無効。

device: torch デバイス("cpu" 等)。SVD をこのデバイス上で解く。

返り値:

R: (3,3) 回転。dst ~= src @ R.T + t を満たす。**torch がある環境では

`torch.Tensor、無ければ同じ値の numpy.ndarray`**(2026-09-07 に

本体を numpy 化したときも、互換のため型は据え置いた)。

★同じ族の :func:icp_point2plane は常に numpy を返す —— 族の中で

型が揃っていないので、下流では `np.asarray(R)` を通すのが安全

(どちらでも動く。破壊的変更を避けてこの不揃いを残してある)。

t: (3,) 並進(R と同じ型)。

info: dict。"rmse"(採用対応上の最終RMSE), "iters"(実反復数),

"converged"(bool), "inliers"(採用対応数), "rmse_history"(list)。

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)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

• itokawa_self_register — py -3.11 examples_3d/itokawa_self_register.py

• itokawa_shape_match — py -3.11 examples_3d/itokawa_shape_match.py

• partial_overlap_icp — py -3.11 examples_3d/partial_overlap_icp.py

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

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

Gleiche Kategorie (`refine`)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · refine_rotation_z · icp_point2plane

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

icp_point2point_3d — 3D refine op