register_cross — 3D `fusion` op

• 데이터 종류: any × any → pose

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.register_cross(src, src_kind, dst, dst_kind, method='fpfh', samples=15000, **kw)(구현을 직접 호출하려면 import fuse3d; fuse3d.register_cross(src, src_kind, dst, dst_kind, method='fpfh', samples=15000, **kw), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("register_cross"))

사용법

이종 구조 간의 강체 정합. 둘 다 점군으로 변환 → 정합기(fpfh=큰 회전 / icp=coarse init 필요).

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

例: register_cross((verts,faces),"mesh", scan_pts,"points") で CAD↔スキャン整合。返り値 (R, t)。

手順: `to_points(src, src_kind, samples, **kw) と `to_points(dst, dst_kind,

samples, **kw)` で両者を点群にし、method` で登録器を選ぶ。

• `"fpfh"(既定): feat_fpfh.register_fpfh(ps, pd)` を既定パラメータで呼ぶ

(FPFH 記述子 + RANSAC、初期姿勢不要、大回転・部分重なりに対応)。

• `"icp": match3d.icp_point2point_3d(ps, pd, iters=50)`(最近傍対応 +

Kabsch)。初期姿勢の引数は渡さないので、`src が dst` に近い(粗く

合っている)ことが前提。

• それ以外は `ValueError`。

返り値: `(R, t) — R は (3, 3)、t は (3,)` の numpy 配列(torch tensor

は CPU の numpy に変換して返す)。慣習は `dst ≈ src @ R.T + t`。

注意:

• `**kw は **両方の** to_points に同じものが渡る("depth" の `fx, fy, cx,

cy` や "voxel" の iso` を片側だけに与えることはできない)。

• `samples は "mesh"` のサンプル数(既定 15000)。点群の個数・形は検査しない。

• 座標系の違い(`to_points 参照: voxel は (z, y, x)` index、depth はカメラ

`(x, y, z)`)は吸収しない。

• 精度を締めるには fpfh の結果を初期値に `icp_point2point_3d` を直接呼ぶ。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`pose` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`fusion`)

fuse_to_voxel

*Provenance: fuse3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

register_cross — 3D fusion op

사용법