augment op• データ種: points → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.random_rotation(points, seed: 'int' = 0, max_angle: 'Optional[float]' = None) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (実装を直接呼ぶなら import pcl_augment; pcl_augment.random_rotation(points, seed: 'int' = 0, max_angle: 'Optional[float]' = None) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'、台帳から引くなら ops3d.get("random_rotation"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.random_rotation(...) は**宣言 out 型 points の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.random_rotation.raw(...)、または pcl_augment.random_rotation を直接呼ぶ。
• 本体の返り: (points, R)
ランダム回転を適用し `(rotated, R)` を返す(視点変化の模倣)。
`R は正規直交・det=+1(rotated = points @ R.T = 各点に R` を左作用、
逆変換は `rotated @ R)。max_angle=None` なら Shoemake 法で一様ランダム回転、
`max_angle 指定(ラジアン, 期待 [0, π])なら軸を球面一様・角を [0, max_angle]`
一様に取り、回転角を制限する(`arccos((tr R -1)/2) ≤ max_angle` を厳密に保証)。
`max_angle < 0 は ValueError、max_angle=0` は単位行列。単位はラジアン(度で
渡すと桁違いに大きくなる)。`max_angle=None` の一様回転は上限 π までの大きな回転も
普通に出るので、視点変化の範囲を絞りたいときは `max_angle` を使う。回転は原点まわり
で、雲が原点から離れていれば重心も動く。`R の規約 rotated = points @ R.T` は
`register_fpfh・register_shot が返す dst ≈ src @ R.T + t` と同じ向きなので、
推定結果との角度誤差は `arccos((tr(R_est·Rᵀ)-1)/2) で測れる。seed` で決定論的
(同 seed なら同じ `R)。返り値は float64 の (N,3) と (3,3)`。
• 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。
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
• sh_descriptor_retrieval — py -3.11 examples_3d/sh_descriptor_retrieval.py
• shape_retrieval — py -3.11 examples_3d/shape_retrieval.py
points を入力に取れる)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_scale · random_dropout · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.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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