compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• 資料種類:points × normals → descriptor

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)(要直接呼叫實作,import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11);從台帳取用則 ops3d.get("compute_fpfh"))

用法

計算 FPFH 描述子 (N, 3*n_bins)(Rusu 2009)。

1) SPFH: 對各點 p 與鄰域 k 個點的點對求 (α,φ,θ),將各特徵以 n_bins 個 bin 做直方圖。

2) FPFH(p) = SPFH(p) + (1/k)Σ_j (1/d_pj) SPFH(j): 以距離權重合成鄰域 SPFH。

3 個子直方圖各自 L1 正規化後串接(預設 33 維)。角度特徵具有剛體不變性。

參數: points (N,3), normals (N,3), k(FPFH 鄰域數), n_bins(每 1 個特徵的 bin 數)。

回傳值: (N, 3*n_bins) 的描述子矩陣。Raises ValueError: points/normals 不是 (N,3)、列數不一致、非有限、N<4 (因為 k-NN 要求 k>=3)。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• blas_threads_and_memory — 矩陣分解為何慢 —— BLAS 執行緒、快取、記憶體配置

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `descriptor` 作為輸入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同類別(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

compute_fpfh — 3D feature_register op

用法