match_pca — 3D match_pose op

• データ種: points × points → pose

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.match_pca(pts_scene, pts_model) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.match_pca(pts_scene, pts_model)、台帳から引くなら ops3d.get("match_pca"))

使い方

PCA 姿勢マッチング(構造=point cloud × 手法=主軸整列)。

両雲の主軸を合わせる粗い剛体変換(回転 R + 並進 t)を返す。NCC/位相相関が扱えない

回転をここで担う(符号の 4 通り曖昧性は最小二乗で解消。この残差は両雲の点が

同じ並び順で対応している前提の粗い基準 — 無対応の実測雲では ICP 等で後段精密化を)。

返り値 (R(3,3), t(3,))。

返り値の意味: `pts_scene ≈ (R @ pts_model.T).T + t(t = c_scene − R·c_model`)。R は

必ず `det=+1` の回転(反射は出さない)。残差は点を index 順に対応させて測るので、無対応の

雲では 4 候補の選択が当てにならない(その場合は `icp_point2point_3d に init_R/init_t`

として渡して精緻化する)。主軸が縮退している(球・円柱など固有値が等しい)雲では軸が不定で

結果は安定しない。点数は両雲で違ってよい。入力は (N,3)(検証は `moment_axes` 任せで無い)。

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)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

型が繋がる次の op(pose を入力に取れる)

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

同カテゴリ(match_pose)

match_phase_3d · moment_axes · match_logpolar_z

*Provenance: match3d.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)。*

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