gicp oppoints × points → poseimport fullseye as fs; fs.ledger.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import gicp; gicp.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None) -> 'dict'、台帳から引くなら ops3d.get("gicp"))fullseye.ledger.gicp(...) は宣言 out 型 pose の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.gicp.raw(...)、または gicp.gicp を直接呼ぶ。Generalized-ICP(共分散重みマハラノビス ICP)で剛体変換 (R,t) を推定する。
各反復で source→target の最近傍対応を張り、残差 d_i = R·s_i + t - q_i を
重み W_i = (C_target[q_i] + R·C_source[s_i]·Rᵀ)⁻¹ で測るマハラノビス
コスト Σ d_iᵀ W_i d_i を、小角線形化 R ← (I+[ω]×)R の Gauss-Newton で
最小化する。各対応のヤコビアン J_i = [-[R·s_i+t]× | I](3×6)から
正規方程式 (Σ J_iᵀ W_i J_i) x = -(Σ J_iᵀ W_i d_i)(6×6)を解いて増分
x=[ω|τ] を得、Rodrigues で回転に戻して累積する。
共分散は plane-to-plane(estimate_covariances)。point-to-plane が target の
法線方向へ残差を射影する(rank-1)のに対し、GICP は source・target 双方の
full 3×3 共分散を合成した重みを使うため、平面的・ノイズを含む点群で頑健。
ICP はローカル最適化なので 近い初期化を前提(粗マッチや init を渡す)。
引数:
source (N,3): 動かす側の点群。
target (M,3): 参照側(固定)の点群。
max_iter: 最大反復数。
k: 共分散推定の近傍数。
epsilon: plane-to-plane の法線方向小分散(0<ε<1)。
tol: 収束閾値。増分並進 ‖τ‖ が tol×(target のRMS半径) 未満かつ
増分回転 ‖ω‖(rad)が tol 未満で打ち切り(スケール相対)。
init: (R0(3,3), t0(3,)) の初期姿勢タプル、または None(単位)。
返り値: dict: “R” (3,3) ndarray — target ≈ R·source + t を満たす回転。 “t” (3,) ndarray — 並進。 “rmse” float — 最終対応上のユークリッド RMSE(採用点)。 “iterations” int — 実反復数。
例外: ValueError: 入力形状不正 / 点数不足 / 数値発散(非有限)= fail-closed。
py -3.11 examples_3d/gicp_register.pypose 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
gicp)Provenance: gicp.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)。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.