register_fpfh — 3D `feature_register` op

• データ種: points × points → pose

• 呼び出し: 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') (実装を直接呼ぶなら 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')、台帳から引くなら ops3d.get("register_fpfh"))

使い方

FPFH 記述子 + RANSAC で 初期推定なし の剛体位置合わせ (R,t) を推定する。

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。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

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)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.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(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.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)。*

register_fpfh — 3D feature_register op

使い方