fullseye

register_cpd_rigid — 3D deform op

• データ種: points × points → pose
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.register_cpd_rigid(src, dst, iters=50, w=0.0, tol=1e-08) (実装を直接呼ぶなら import deform3d; deform3d.register_cpd_rigid(src, dst, iters=50, w=0.0, tol=1e-08)、台帳から引くなら ops3d.get("register_cpd_rigid"))

使い方

Coherent Point Drift(CPD)剛体版で回転+並進を EM 推定する。

src(移動側 Y, M点)を dst(固定側 X, N点)へ剛体変換で合わせる。CPD は dst を、src を中心に置いた等方ガウス混合の重心と見なし、E ステップで軟対応 (posterior)を、M ステップで最尤の剛体変換と分散を更新する。ICP と違い対応を ハードに決めないため、初期ずれ・部分的外れ値に頑健。スケールは 1 固定(純剛体)。

参考: Myronenko & Song, “Point Set Registration: Coherent Point Drift”, 2010。

引数: src: (M,3) 移動側点群。 dst: (N,3) 固定側点群。 iters: 最大 EM 反復回数。 w: 外れ値(一様分布)混合比 0≤w<1。0 で外れ無し。 tol: 分散 σ² の相対変化がこの値未満で収束打ち切り。

返り値: R: (3,3) 回転(dst ≈ src @ R.T + t)。 t: (3,) 並進。 info: dict。”sigma2”(最終分散)、”iters”、”converged”、”rmse” (変換後 src の最近傍 RMSE)。

例外: ValueError: 形状不正、点数不足、w 範囲外、または N*M が CPD_MAX_PAIRS(25M)超(密な (N,M) 責務行列を毎反復組むため。 両点群を間引いてから渡す)。

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)

• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.py

型が繋がる次の op(pose を入力に取れる)

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

同カテゴリ(deform)

tps_fit · tps_warp · register_nonrigid

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Provenance: deform3d.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)。

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