deform op• データ種: points × points → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.register_nonrigid(src, dst, iters=20, lam=1.0, k_smooth=None) (実装を直接呼ぶなら import deform3d; deform3d.register_nonrigid(src, dst, iters=20, lam=1.0, k_smooth=None)、台帳から引くなら ops3d.get("register_nonrigid"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.register_nonrigid(...) 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.register_nonrigid.raw(...)、または deform3d.register_nonrigid を直接呼ぶ。
• 本体の返り: (warped, info, info)
非剛体 ICP で `src を dst` へ寄せる。
各反復で「現在の変形後 src」から `dst` への最近傍対応を張り直し、その対応を
制御点対応(制御中心 = 元の src)として TPS を正則化つきで再当てはめし、src を
変形する。対応が既知でなくとも滑らかな非線形変形を回復できる。
実装上の要点(頑健性):
• スケール不変: λ は dst の重心まわり RMS 半径に対する相対値として扱う
(内部で λ_eff = λ·scale)。座標が 100 倍でも同じ λ が同じ挙動を与える。
• 発散ガード: 対応が曖昧だと単純な NN 反復は正のフィードバックで発散し得る。
反復ごとの対応 RMS を監視し、最良反復(最小 RMS)の変形とモデルを返す。
これにより悪い λ でも「初期より悪い」結果を返さない。
• λ が大きいほど剛(変形が小さい)。既定 λ=1.0 は保守的(ほぼ剛)なので、
大きな非線形変形を回復させたい場合は λ を小さく(例 0.01〜0.05)する。
引数:
src: (N,3) 移動側点群。
dst: (M,3) 固定側(参照)点群。
iters: 最大反復回数。
lam: TPS 正則化 λ(スケール相対)。大きいほど変形が滑らか(外れ対応に頑健、
当てはめは緩い)。小さいほど密着(細かい変形を回復)。
k_smooth: None なら最近傍1点を目標にする(ハード対応)。整数を与えると
`dst` 側の k 近傍の平均を目標にして対応を平滑化する(ノイズに頑健)。
返り値:
warped_src: (N,3) 最良反復での変形後 src。
model: 対応する TPS モデル(制御中心 = 元 src、原座標系でそのまま
`tps_warp` に渡せる)。1回も当てはめできなければ None。
info: dict。"rms"(最良の対応 RMS)、"rms_init"(初期=恒等時の対応 RMS)、
"rms_history"(list)、"iters"(実反復数)、"best_iter"、"converged"(bool)。
例外:
ValueError: 形状不正、点数不足、k_smooth 不正。
• 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。
• nonrigid_deform — py -3.11 examples_3d/nonrigid_deform.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
deform)tps_fit · tps_warp · register_cpd_rigid
*Provenance: deform3d.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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