shot_descriptor — 3D `feature_register` op

• データ種: points × normals → descriptor

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.shot_descriptor(points, normals, kp_idx, tree, radius, n_azim=8, n_elev=2, n_rad=2, n_cos=11) (実装を直接呼ぶなら import feat_shot; feat_shot.shot_descriptor(points, normals, kp_idx, tree, radius, n_azim=8, n_elev=2, n_rad=2, n_cos=11)、台帳から引くなら ops3d.get("shot_descriptor"))

使い方

SHOT 記述子(Tombari 2010)。各キーポイントに LRF を張り、球状支持を

径2×仰角2×方位8=32 空間セルに分割、各セルで「LRF z 軸と近傍点法線の

cos角」を n_cos=11 ビンのヒストグラムに quadrilinear 補間で蓄積 → 32×11=352

次元を L2 正規化。返り値 (Kp,352)。LRF 不能な点は零ベクトル。

Raises ValueError: normals の行数が points と一致しない場合(別点群の法線を

混ぜると近傍 index が範囲を越え生 IndexError になる — compute_fpfh と同クラス)。

引数: `points (N,3)、normals (N,3) 単位法線、kp_idx` はキーポイントの点

インデックス(`iss_keypoints の出力)、tree は points` から作った

`scipy.spatial.cKDTree(呼び出し側で用意する)、radius` は支持半径(LRF 推定と

近傍集めの両方に使う)。`n_azim・n_elev・n_rad・n_cos` を変えると次元は

`n_azim*n_elev*n_rad*n_cos` になる。

手順: LRF は距離重み `max(radius-d, 0)` 付き共分散の固有ベクトル(x=最大、z=最小

固有値)を近傍多数派の符号に揃えて右手系化する。近傍が 5 点未満、または LRF が縮退した

キーポイントは零ベクトルのまま(マッチング側で除外される)。各近傍点は径・仰角

(`arccos(qz/r)/π`)・法線 cos 角をビン中心 0.5 基準で線形補間、方位は円環で wrap

して蓄積し、最後に行ごと L2 正規化する。返り値は float64 `(len(kp_idx), 次元)`。

2 雲を比較するときは両側で同じ `radius` と同じ法線符号則を使うこと(法線の向きが

反転すると cos 角ヒストグラムが裏返る)。`register_shot` がこの関数を両雲に適用し、

マッチングと RANSAC まで行う。

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(`descriptor` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · shape_distance

同カテゴリ(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · compute_fpfh · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_shot.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)。*

shot_descriptor — 3D feature_register op

使い方