iss_keypoints — 3D `feature_register` op

• 資料種類:points → indices

• 呼叫: 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)(要直接呼叫實作,import feat_shot; feat_shot.iss_keypoints(points, radius, nms_radius=None, gamma21=0.99, gamma32=0.99, max_kp=400, min_neighbors=8);從台帳取用則 ops3d.get("iss_keypoints"))

用法

ISS(Intrinsic Shape Signatures,相當於 3D Harris)關鍵點偵測。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `indices` 作為輸入)

fuse_to_voxel

同類別(`feature_register`)

harris3d_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_shot.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

iss_keypoints — 3D feature_register op

用法