segment_rigid_motions — 3D `motion_segment` op

• Datenarten: points × points → labels

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.segment_rigid_motions(pts0, pts1, thresh, max_bodies: 'int' = 5, min_inliers=None, n_iter: 'int' = 100, k_sample: 'int' = 6, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import motion_seg3d; motion_seg3d.segment_rigid_motions(pts0, pts1, thresh, max_bodies: 'int' = 5, min_inliers=None, n_iter: 'int' = 100, k_sample: 'int' = 6, seed: 'int' = 0) -> 'dict'; aus dem Register: ops3d.get("segment_rigid_motions"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.segment_rigid_motions(...) liefert **nur den Wert des deklarierten Out-Typs labels** (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.segment_rigid_motions.raw(...) oder rufe motion_seg3d.segment_rigid_motions direkt auf.

• Rückgabe der Funktion: {"labels", "motions"} → labels

Verwendung

Zerlegt zwei Punktmengen in die Starrkörper mit übereinstimmender Bewegung (Multi-Body-Segmentierung per iteriertem RANSAC).

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

まず :func:estimate_flow で観測フロー(各 pts0 点 -> pts1 最近傍)を取り、

`target = pts0 + flow` を対応先として固定する。以後、残り点集合に対して:

1. 空間的に近い `k_sample` 点(seed + その最近傍)を種に Kabsch で剛体仮説を立て、

2. フロー整合 `|| (R·s + t) - target(s) || < thresh` を満たす inlier を数え、

3. `n_iter` 試行で 有意性ゲートを満たす 最良仮説を選び(inlier 残差中央値が

`thresh` の一定割合未満 = 真の剛体らしく残差が 0 近傍に集中。無相関/ノイズの

偶然適合は許容球を満たし残差 ≈ 0.6*thresh なので弾かれる)、その inlier で Kabsch

再フィット(refine)、

4. inlier 数が `min_inliers` 以上かつ refine 後も有意性を保つならそれを 1 剛体

として確定・除去。満たさなければ body を作らず残余は -1 のまま終了(偽の剛体を捏造

しない)。

を `max_bodies` 個または残り点が閾値を下回るまで繰り返す。どの剛体にも属さない残り点は

`labels = -1`(outlier / 未対応、詐称しない)。近傍種サンプリングは空間的に連続な物体を

まとめて掴むための locality prior で、閾値ではなく相対順位だけを使うためスケール不変。

Args:

pts0: (N, 3) 時刻 0 の点群。

pts1: (M, 3) 時刻 1 の点群(N と一致不要)。

thresh: フロー整合の inlier 距離しきい値。座標スケール相対で与えること

(絶対 epsilon をモジュール内に持たないため、呼び手が座標系に合わせる)。

max_bodies: 抽出する剛体数の上限(>= 1)。

min_inliers: 1 剛体と認める最小 inlier 数。None なら `max(3, round(0.1*N))`。

outlier の塊を偽の剛体にしないための下限。

n_iter: 剛体 1 個あたりの RANSAC 試行回数。

k_sample: 1 仮説を作る種サンプルの点数(seed + 最近傍、>= 3)。

seed: RANSAC 乱数シード(再現性)。

Returns:

dict: ``{"labels": (N,) int(各点の剛体 id、0..K-1 / outlier=-1),

"motions": [(R, t), ...] (id 順の剛体変換、K 個)}``。

Raises:

ValueError: 形状不正 / 非有限 / pts1 空 / thresh <= 0 / max_bodies < 1 /

k_sample < 3。

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)

• motion_seg — py -3.11 examples_3d/motion_seg.py

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

fuse_to_voxel · vol_region_props

Gleiche Kategorie (`motion_segment`)

estimate_flow · fit_rigid

*Provenance: motion_seg3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

segment_rigid_motions — 3D motion_segment op