fullseye

moment_axes — 3D match_pose op

• データ種: points → axes
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.moment_axes(points, weights=None) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.moment_axes(points, weights=None)、台帳から引くなら ops3d.get("moment_axes"))

使い方

点群/重み付き点の 重心 + 主軸(慣性テンソルの固有ベクトル)。姿勢推定の基礎。

返り値 (centroid(3,), axes(3,3) 列=主軸, eigvals(3,))。固有値降順。回転の正準化に使う。

定義: w を総和 1 に正規化し、重心 c = Σ w p、散布行列 C = Σ w (p−c)(p−c)ᵀ (共分散。慣性テンソル tr(C)I − C と固有ベクトルは共通で固有値の順序が逆)を eigh で 分解する。axes[:, i] が i 番目に大きい固有値の主軸(降順)。固有値は分散(長さ²)。

• 固有ベクトルの符号は任意で、axes は左手系(det=−1)になり得る(match_pca は第 3 軸を 反転して右手系にしている)。
• weights は長さ N。総和 0 は 0 除算で NaN(例外は出ない)。点数 0 は失敗する(検証は無い)。
• 主軸が縮退(球など)なら軸の向きは不定。 後段: match_pca、obb(有向 bbox)、正準姿勢への回転。

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)

• itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py

型が繋がる次の op(axes を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(match_pose)

match_phase_3d · match_pca · match_logpolar_z

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Provenance: match3d.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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