feature_register op• Data kinds: points × points → pose
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.register_fpfh(src, dst, src_normals=None, dst_normals=None, voxel_size=None, normal_k=16, feature_k=60, n_bins=11, ransac_iters=8000, inlier_thr=None, edge_sim=0.9, mutual=True, ratio=0.95, seed=0, device='cpu') (to call the implementation directly, import feat_fpfh; feat_fpfh.register_fpfh(src, dst, src_normals=None, dst_normals=None, voxel_size=None, normal_k=16, feature_k=60, n_bins=11, ransac_iters=8000, inlier_thr=None, edge_sim=0.9, mutual=True, ratio=0.95, seed=0, device='cpu'); from the registry, ops3d.get("register_fpfh"))
Estimate the rigid alignment (R,t) without an initial guess using FPFH descriptors and RANSAC.
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2D の Harris/SIFT に相当する疎 feature マッチの 3D 版。両雲を FPFH 記述子で表し、
記述子空間の最近傍で対応を張り(相互最近傍 + Lowe ratio でフィルタ)、RANSAC で
外れ値に頑健な剛体姿勢を解く。密マッチ(NCC/Hough)や PCA と違い、大回転(50-70°)
+並進+部分重なりでも初期推定なしに姿勢を出せるのが価値。得た (R,t) は ICP の初期値
(coarse init)として渡すと表面精度まで締められる(dst ≈ src @ R.T + t の ICP 慣習)。
パイプライン:
1) voxel ダウンサンプル(独立サンプリング 2 雲の近傍を共通解像度へ揃える。
FPFH の対応正答率を大きく左右する必須前処理)。
2) 法線推定(局所 PCA)。src_normals/dst_normals を渡せばそれを使う。
3) FPFH 記述子(SPFH→距離重み合成)。
4) 記述子 NN マッチ(mutual + ratio)。
5) RANSAC: 3 点サンプル → edge-length 整合プレフィルタ → Kabsch → 全点フィットネス
(src 全点を変換し dst 最近傍が閾値内に入る割合)で採点。対応(~100点)だけの
採点は誤姿勢に固着しやすいため、全点フィットネスで頑健化する。
6) 最良姿勢の対応インライアで再フィット。
引数:
src (N,3), dst (M,3): 位置合わせする 2 点群(numpy/torch)。
src_normals, dst_normals ((N,3)/(M,3) or None): 事前法線。None なら内部推定
(ただし voxel_size>0 のときは座標が変わるため常に再推定)。
voxel_size (float or None): ダウンサンプル辺長。None で dst 解像度×2.5 を自動採用。
0/None で無効化(生点群のまま。独立サンプリングでは非推奨)。
normal_k (int): 法線推定の近傍数。
feature_k (int): FPFH の近傍数(大きいほど記述子が安定・識別的。60 前後を推奨)。
n_bins (int): 1 特徴あたりのヒストグラムビン数(記述子次元 = 3*n_bins)。
ransac_iters (int): RANSAC 反復数。
inlier_thr (float or None): インライア距離閾値。None で(ダウンサンプル後)解像度×3。
edge_sim (float): 三つ組の辺長比の許容(0<edge_sim<=1、1 に近いほど厳格)。
mutual (bool): 相互最近傍フィルタ。ratio (float or None): Lowe ratio。
seed (int): RANSAC 乱数種(restart 時に変える)。device (str): 返り値テンソルの device。
返り値:
R (3,3) torch.Tensor(device 上), t (3,) torch.Tensor,
info dict: {"n_corr"(対応数), "inliers"(インライア数), "inlier_ratio",
"fitness"(全点フィットネス=restart 選択の指標), "rmse"(インライア RMSE),
"inlier_thr", "src_corr","dst_corr"(対応 index)}。
注意(honest): FPFH は coarse registration であり、独立サンプリング+ノイズ+部分重なり
の難条件では回転誤差が数度残る(実測: 62°回転・重なり~64%・ノイズ0.5×解像度で
RANSAC 後 中央値 ~4.4°、~90% が <8°、残り ~10% は 8-9° の境界。ICP で締めると 100%
が <8°・中央値 ~0.5°)。ノイズが点間隔(解像度)並み以上になると法線・角特徴が
崩れ記述子が識別力を失う(実測: ノイズ≥1.0×解像度で成功率が低下)。RANSAC は乱択
なので実運用では数回 restart し info["fitness"] 最大の結果を採るとよい。
• 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
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py
pose as input)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
feature_register)harris3d_keypoints · iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_shot
*Provenance: feat_fpfh.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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