compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• 数据种类:points × normals → descriptor

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)(要直接调用实现,import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11);从台账取用则 ops3d.get("compute_fpfh"))

用法

计算 FPFH 描述子 (N, 3*n_bins)(Rusu 2009)。

1) SPFH: 对各点 p 与邻域 k 个点的点对求 (α,φ,θ),将各特征用 n_bins 个 bin 做直方图。

2) FPFH(p) = SPFH(p) + (1/k)Σ_j (1/d_pj) SPFH(j): 以距离权重合成邻域 SPFH。

3 个子直方图各自 L1 归一化后连接(默认 33 维)。角度特征具有刚体不变性。

参数: points (N,3), normals (N,3), k(FPFH 邻域数), n_bins(每 1 个特征的 bin 数)。

返回值: (N, 3*n_bins) 的描述子矩阵。Raises ValueError: points/normals 不是 (N,3)、行数不一致、非有限、N<4 (因为 k-NN 要求 k>=3)。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• blas_threads_and_memory — 矩阵分解为何慢 —— BLAS 线程、缓存、内存布局

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `descriptor` 作为输入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同类别(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

compute_fpfh — 3D feature_register op

用法