tb_iss_keypoints — 2D `typed` op

• Datenarten: points → signal

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_iss_keypoints", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

tb_iss_keypoints: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ tb_iss_keypoints: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ tb_iss_keypoints: knob b sweep (docs site)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_iss_keypoints: stages (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_iss_keypoints: other inputs (docs site)

Verwendung

ISS-Keypoint-Detektor (Intrinsic Shape Signatures, entspricht einem 3D-Harris). Der kleinste Eigenwert λ3 der lokalen Kovarianz dient als Saliency; nur Punkte mit distinct Eigenwerten (also well-defined Orientierung) werden als Kandidaten zugelassen und per NMS spärlich ausgewählt. Rotationsinvariant. Rückgabe = Array der Punktindizes.

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

引数:

• `points (N,3)。radius`: saliency 用の近傍球半径(点群と同じ単位)。

• `nms_radius: 非最大抑制の距離。None なら 0.6*radius`。

• `gamma21・gamma32`: 固有値比 λ2/λ1、λ3/λ2 の上限(既定 0.99)。両方ともこれ

未満の点だけが候補(比が 1 に近い=等方で向きが決まらない点を除く)。

• `max_kp: 返す上限。min_neighbors`: 近傍がこれ未満の点は候補にしない(既定 8)。

手順: 各点で `radius` 内の近傍を集め、注目点を原点とした 2 次モーメント行列

`(qᵀq)/n` の固有値 λ1≥λ2≥λ3 を求める(λ1 が 1e-12 以下なら除外)。λ3 を saliency と

して降順に走査し、採用済みの点から `nms_radius` 未満にあるものを捨てる貪欲 NMS。

返り値は int64 の点インデックス配列(saliency 降順)。候補が無ければ長さ 0。

注意: 近傍は注目点で中心化する(重心ではない)ため、平面上の点でも λ3 は厳密には 0 に

ならない。全点で近傍探索する Python ループなので、数万点を超える雲は

`voxel_grid_downsample で間引いてから使う。shot_descriptor` のキーポイント入力に

直結し、`register_shot は内部で radius` の 0.6 倍・NMS 0.3 倍で呼ぶ。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `iss_keypoints。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が gamma21(既定 0.99)、b が gamma32`(既定 0.99)を振る。

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_points 0.50 0.50
tb_iss_keypoints 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

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

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op iss_keypoints auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

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

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d

Gleiche Kategorie (`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_iss_keypoints — 2D typed op