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register_nonrigid — 3D deform op

使い方

非剛体 ICP で srcdst へ寄せる。

各反復で「現在の変形後 src」から dst への最近傍対応を張り直し、その対応を 制御点対応(制御中心 = 元の src)として TPS を正則化つきで再当てはめし、src を 変形する。対応が既知でなくとも滑らかな非線形変形を回復できる。

実装上の要点(頑健性): - スケール不変: λ は dst の重心まわり RMS 半径に対する相対値として扱う (内部で λ_eff = λ·scale)。座標が 100 倍でも同じ λ が同じ挙動を与える。 - 発散ガード: 対応が曖昧だと単純な NN 反復は正のフィードバックで発散し得る。 反復ごとの対応 RMS を監視し、最良反復(最小 RMS)の変形とモデルを返す。 これにより悪い λ でも「初期より悪い」結果を返さない。 - λ が大きいほど剛(変形が小さい)。既定 λ=1.0 は保守的(ほぼ剛)なので、 大きな非線形変形を回復させたい場合は λ を小さく(例 0.01〜0.05)する。

引数: src: (N,3) 移動側点群。 dst: (M,3) 固定側(参照)点群。 iters: 最大反復回数。 lam: TPS 正則化 λ(スケール相対)。大きいほど変形が滑らか(外れ対応に頑健、 当てはめは緩い)。小さいほど密着(細かい変形を回復)。 k_smooth: None なら最近傍1点を目標にする(ハード対応)。整数を与えると dst 側の k 近傍の平均を目標にして対応を平滑化する(ノイズに頑健)。

返り値: warped_src: (N,3) 最良反復での変形後 src。 model: 対応する TPS モデル(制御中心 = 元 src、原座標系でそのまま tps_warp に渡せる)。1回も当てはめできなければ None。 info: dict。”rms”(最良の対応 RMS)、”rms_init”(初期=恒等時の対応 RMS)、 “rms_history”(list)、”iters”(実反復数)、”best_iter”、”converged”(bool)。

例外: ValueError: 形状不正、点数不足、k_smooth 不正。

参考(サンプルデータ・文献)

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(deform)

tps_fit · tps_warp · register_cpd_rigid


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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