fullseye

register_shot — 3D `feature_register` op

データ種: points × points → pose
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.register_shot(src, dst, radius=None, normal_k=16, ratio=0.9, ransac_iters=2000, inlier_thr=None, refine_icp=True, max_kp=400, device='cpu', seed=0) (実装を直接呼ぶなら import feat_shot; feat_shot.register_shot(src, dst, radius=None, normal_k=16, ratio=0.9, ransac_iters=2000, inlier_thr=None, refine_icp=True, max_kp=400, device='cpu', seed=0)、台帳から引くなら ops3d.get("register_shot"))

使い方

SHOT 記述子による疎特徴マッチング + RANSAC 剛体姿勢推定(全パイプライン)。

初期推定なしに、大回転・部分重なりの 2 点群を対応付けて剛体変換 (回転 R + 並進 t)を返す。密マッチ(NCC/Hough/PCA)と異なり、ISS キーポイントごとに局所参照フレーム(LRF)を張り、球状分割セルの法線角度ヒストグラム(SHOT)で記述 → Lowe 比率テスト + 相互最近傍でマッチ → RANSAC で外れ値に頑健に姿勢推定する。得た姿勢は ICP の粗初期値(coarse init)供給にも使える。

LRF の符号曖昧性: 距離重み付き共分散の固有ベクトルは符号が定まらないため、各軸(x=最大, z=最小固有値)を近傍ベクトル (p_i-p) の投影多数派へ合わせ(Tombari の符号則)、y=z×x で右手系を構成する。点法線も同則で近傍質量から離れる向き(局所外向き)に統一するため回転に共変で部分重なりにも安定。両点群に同一則を適用することで記述子の repeatability を担保。

引数: src, dst: (N,3)/(M,3) 点群(numpy か torch)。src を dst へ合わせる。 radius: SHOT 支持半径。None なら各点群自身の bbox 対角(小さい方)の 0.15 倍 (結合 bbox は並進で対角が水増しされスケールが狂うため使わない)。 normal_k: 法線推定の knn 数。 ratio: Lowe 比率テスト閾値(小さいほど厳格)。 ransac_iters: RANSAC 反復数。 inlier_thr: RANSAC インライア距離。None なら bbox 対角の 0.03 倍。 refine_icp: True なら得た姿勢を初期値に Trimmed ICP(icp_point2point_3d)で精緻化。 max_kp: キーポイント上限。 device: torch デバイス(“cpu” 等)。SVD/ICP をこの上で解く。 seed: RANSAC 乱数種。

返り値: R: (3,3) numpy。dst ≈ src @ R.T + t を満たす回転(icp と同規約)。 t: (3,) numpy。並進。 info: dict。”n_kp_src”,”n_kp_dst”,”n_matches”,”n_inliers”,”inlier_ratio”, “icp_rmse”(refine_icp 時),”ok”(True=推定成功; インライア<4 は信頼不可として False + 単位変換を返す)。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置

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)

feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.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(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · compute_fpfh · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh

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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