iss_keypoints — 3D `feature_register` op

• 데이터 종류: points → indices

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import feat_shot; feat_shot.iss_keypoints(points, radius, nms_radius=None, gamma21=0.99, gamma32=0.99, max_kp=400, min_neighbors=8), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("iss_keypoints"))

사용법

ISS(Intrinsic Shape Signatures, 3D Harris 상당) 키포인트 검출.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`indices` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(`feature_register`)

harris3d_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_shot.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

iss_keypoints — 3D feature_register op

사용법