iss_keypoints — 3D `feature_register` op

• データ種: points → indices

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.iss_keypoints(points, radius, nms_radius=None, gamma21=0.99, gamma32=0.99, max_kp=400, min_neighbors=8) (実装を直接呼ぶなら import feat_shot; feat_shot.iss_keypoints(points, radius, nms_radius=None, gamma21=0.99, gamma32=0.99, max_kp=400, min_neighbors=8)、台帳から引くなら ops3d.get("iss_keypoints"))

使い方

ISS(Intrinsic Shape Signatures、3D Harris 相当)キーポイント検出。

局所共分散の最小固有値 λ3 を saliency とし、固有値が distinct(向きが

well-defined)な点のみ候補にして NMS で疎に選ぶ。回転不変。返り値=点 index 配列。

引数:

• `points (N,3)。radius`: saliency 用の近傍球半径(点群と同じ単位)。

• `nms_radius: 非最大抑制の距離。None なら 0.6*radius`。

• `gamma21・gamma32`: 固有値比 λ2/λ1、λ3/λ2 の上限(既定 0.99)。両方ともこれ

未満の点だけが候補(比が 1 に近い=等方で向きが決まらない点を除く)。

• `max_kp: 返す上限。min_neighbors`: 近傍がこれ未満の点は候補にしない(既定 8)。

手順: 各点で `radius` 内の近傍を集め、注目点を原点とした 2 次モーメント行列

`(qᵀq)/n` の固有値 λ1≥λ2≥λ3 を求める(λ1 が 1e-12 以下なら除外)。λ3 を saliency と

して降順に走査し、採用済みの点から `nms_radius` 未満にあるものを捨てる貪欲 NMS。

返り値は int64 の点インデックス配列(saliency 降順)。候補が無ければ長さ 0。

注意: 近傍は注目点で中心化する(重心ではない)ため、平面上の点でも λ3 は厳密には 0 に

ならない。全点で近傍探索する Python ループなので、数万点を超える雲は

`voxel_grid_downsample で間引いてから使う。shot_descriptor` のキーポイント入力に

直結し、`register_shot は内部で radius` の 0.6 倍・NMS 0.3 倍で呼ぶ。

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(`indices` を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(`feature_register`)

harris3d_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_shot.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)。*

iss_keypoints — 3D feature_register op

使い方