fullseye

register_cross — 3D fusion op

• データ種: any × any → pose
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.register_cross(src, src_kind, dst, dst_kind, method='fpfh', samples=15000, **kw) (実装を直接呼ぶなら import fuse3d; fuse3d.register_cross(src, src_kind, dst, dst_kind, method='fpfh', samples=15000, **kw)、台帳から引くなら ops3d.get("register_cross"))

使い方

異種構造間の剛体登録。両者を点群へ変換 → 登録器(fpfh=大回転/icp=要 coarse init)。

例: register_cross((verts,faces),”mesh”, scan_pts,”points”) で CAD↔スキャン整合。返り値 (R, t)。

手順: to_points(src, src_kind, samples, **kw) と to_points(dst, dst_kind, samples, **kw) で両者を点群にし、method で登録器を選ぶ。

• "fpfh"(既定): feat_fpfh.register_fpfh(ps, pd) を既定パラメータで呼ぶ (FPFH 記述子 + RANSAC、初期姿勢不要、大回転・部分重なりに対応)。
• "icp": match3d.icp_point2point_3d(ps, pd, iters=50)(最近傍対応 + Kabsch)。初期姿勢の引数は渡さないので、src が dst に近い(粗く 合っている)ことが前提。
• それ以外は ValueError。

返り値: (R, t) — R は (3, 3)、t は (3,) の numpy 配列(torch tensor は CPU の numpy に変換して返す)。慣習は dst ≈ src @ R.T + t。

注意:

• **kw は 両方の to_points に同じものが渡る("depth" の fx, fy, cx, cy や "voxel" の iso を片側だけに与えることはできない)。
• samples は "mesh" のサンプル数(既定 15000)。点群の個数・形は検査しない。
• 座標系の違い(to_points 参照: voxel は (z, y, x) index、depth はカメラ (x, y, z))は吸収しない。
• 精度を締めるには fpfh の結果を初期値に icp_point2point_3d を直接呼ぶ。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.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(fusion)

fuse_to_voxel

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Provenance: fuse3d.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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