fullseye
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)
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):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
段階(前置きの op → この op。左から順):
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):
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)。平面上の点は注目点も同じ平面にあるので λ3 は理論上 0 で、丸め屑(λ3/λ1 ≤ 1e-9)は候補から外す。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 saliency 半径0.6*radius・NMS 半径0.3*radiusで呼ぶ(radiusはregister_shotの支持半径)。
空の入力(points が 0 要素)は ValueError。
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
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_points_render · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
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)。
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