feature_register oppoints → indicesimport fullseye as fs; fs.ledger.iss_keypoints(points, radius, nms_radius=None, gamma21=0.99, gamma32=0.99, max_kp=400, min_neighbors=8) (実装を直接呼ぶなら import feat_shot; feat_shot.iss_keypoints(points, radius, nms_radius=None, gamma21=0.99, gamma32=0.99, max_kp=400, min_neighbors=8)、台帳から引くなら ops3d.get("iss_keypoints"))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。py -3.11 examples_3d/feature_register.pyindices を入力に取れる)feature_register)harris3d_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot
Provenance: feat_shot.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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