register_shot — 3D `feature_register` op

• Datenarten: points × points → pose

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.register_shot(src, dst, radius=None, normal_k=16, ratio=0.9, ransac_iters=2000, inlier_thr=None, refine_icp=True, max_kp=400, device='cpu', seed=0) (die Implementierung direkt: import feat_shot; feat_shot.register_shot(src, dst, radius=None, normal_k=16, ratio=0.9, ransac_iters=2000, inlier_thr=None, refine_icp=True, max_kp=400, device='cpu', seed=0); aus dem Register: ops3d.get("register_shot"))

Verwendung

Spärliches Merkmalsmatching mit SHOT-Deskriptoren plus RANSAC-Starrkörper-Posenschätzung (die gesamte Pipeline).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

初期推定なしに、大回転・部分重なりの 2 点群を対応付けて剛体変換

(回転 R + 並進 t)を返す。密マッチ(NCC/Hough/PCA)と異なり、ISS

キーポイントごとに局所参照フレーム(LRF)を張り、球状分割セルの

法線角度ヒストグラム(SHOT)で記述 → Lowe 比率テスト + 相互最近傍で

マッチ → RANSAC で外れ値に頑健に姿勢推定する。得た姿勢は ICP の

粗初期値(coarse init)供給にも使える。

LRF の符号曖昧性: 距離重み付き共分散の固有ベクトルは符号が定まらない

ため、各軸(x=最大, z=最小固有値)を近傍ベクトル (p_i-p) の投影多数派

へ合わせ(Tombari の符号則)、y=z×x で右手系を構成する。点法線も同則で

近傍質量から離れる向き(局所外向き)に統一するため回転に共変で部分

重なりにも安定。両点群に同一則を適用することで記述子の repeatability を担保。

引数:

src, dst: (N,3)/(M,3) 点群(numpy か torch)。src を dst へ合わせる。

radius: SHOT 支持半径。None なら各点群自身の bbox 対角(小さい方)の 0.15 倍

(結合 bbox は並進で対角が水増しされスケールが狂うため使わない)。

normal_k: 法線推定の knn 数。

ratio: Lowe 比率テスト閾値(小さいほど厳格)。

ransac_iters: RANSAC 反復数。

inlier_thr: RANSAC インライア距離。None なら bbox 対角の 0.03 倍。

refine_icp: True なら得た姿勢を初期値に Trimmed ICP(icp_point2point_3d)で精緻化。

max_kp: キーポイント上限。

device: torch デバイス("cpu" 等)。SVD/ICP をこの上で解く。

seed: RANSAC 乱数種。

返り値:

R: (3,3) numpy。dst ≈ src @ R.T + t を満たす回転(icp と同規約)。

t: (3,) numpy。並進。

info: dict。"n_kp_src","n_kp_dst","n_matches","n_inliers","inlier_ratio",

"icp_rmse"(refine_icp 時),"ok"(True=推定成功; インライア<4 は

信頼不可として False + 単位変換を返す)。

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• 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

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pose` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh

*Provenance: feat_shot.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

register_shot — 3D feature_register op