tb_iss_keypoints — 2D `typed` op

• データ種: points → signal

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_iss_keypoints", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

tb_iss_keypoints: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ tb_iss_keypoints: knob a sweep (docs site)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ tb_iss_keypoints: knob b sweep (docs site)

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ tb_iss_keypoints: stages (docs site)

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ tb_iss_keypoints: other inputs (docs site)

使い方

ISS(Intrinsic Shape Signatures、3D Harris 相当)キーポイント検出。

局所共分散の最小固有値 λ3 を saliency とし、固有値が distinct(向きが

well-defined)な点のみ候補にして NMS で疎に選ぶ。回転不変。返り値=点 index 配列。

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。

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。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

img_to_points 0.50 0.50
tb_iss_keypoints 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op iss_keypoints を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

型が繋がる次の op(`signal` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

tb_iss_keypoints — 2D typed op

使い方