estimate_covariances — 3D `gicp` op

• Datenarten: points → descriptor

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import gicp; gicp.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("estimate_covariances"))

Verwendung

Plane-to-Plane-Kovarianzen (N,3,3): die lokale Kovarianz jedes Punktes mit auf (ε,1,1) gesetzten Eigenwerten.

Zerlegt die Stichprobenkovarianz der k nächsten Nachbarn (einschließlich des Punktes selbst) in Eigenwerte und rekonstruiert sie, wobei die Eigenwerte in der Tangentialebene durch 1 und in Richtung der Flächennormale (Richtung des kleinsten Eigenwerts) durch ε ersetzt werden. Die Größe der Kovarianz ist unabhängig von der Ausdehnung der Nachbarschaft konstant (ε,1,1); so entsteht ein skaleninvariantes Modell der "flächigen Plausibilität" (der Kern von GICP).

Argumente:

points (N,3): Punktwolke.

k: Anzahl der Nachbarn (einschließlich des Punktes selbst). Die Kovarianzschätzung ist ab etwa k≥4 stabil.

epsilon: kleine Varianz, die der Normalenrichtung zugewiesen wird (0<ε<1). Je kleiner, desto stärker

die Bindung an die Tangentialebene. Skaleninvariant (dimensionsloses Verhältnis).

Rückgabewert:

(N,3,3)-Bündel symmetrischer, positiv definiter Kovarianzen. Die Eigenwerte jeder Kovarianz sind {ε,1,1}, und der zu ε

gehörende Eigenvektor ist die lokale Flächennormalenrichtung.

Ausnahmen:

ValueError: points ist nicht (N,3) / N<3 (Normale unbestimmt, entartet) /

epsilon außerhalb von (0,1) (fail-closed).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `descriptor` als Eingabe)

fuse_to_voxel · shape_distance

Gleiche Kategorie (`gicp`)

gicp

*Provenance: gicp.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

estimate_covariances — 3D gicp op