estimate_covariances — 3D gicp op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import gicp; gicp.estimate_covariances(points, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("estimate_covariances"))

사용법

각 점의 국소 공분산을 고유값 (ε,1,1) 로 치환한 plane-to-plane 공분산 (N,3,3).

k 근방(자신 포함)의 표본 공분산을 고유분해하고, 고윳값을 접평면 안은 1· 표면 법선 방향(최소 고윳값 방향)은 ε 로 바꿔서 재구성한다. 공분산의크기는 근방의 퍼짐에 관계없이 일정(ε,1,1)하여, 스케일 불변인 "면적인그럴듯함" 모델이 된다(GICP 의 핵심).

인수:

points (N,3): 점군.

k: 근방 수(자신 포함). 공분산 추정은 k≥4 정도가 안정적.

epsilon: 법선 방향에 할당하는 소분산(0<ε<1). 작을수록 접평면에

강하게 구속한다. 스케일 불변(무차원 비).

반환값:

(N,3,3) 대칭 양의 정부호 공분산의 묶음. 각 공분산의 고윳값은 {ε,1,1}, ε 에

대응하는 고유벡터가 국소 표면 법선 방향.

예외:

ValueError: points 가 (N,3) 이 아님 / N<3(법선이 정해지지 않아 축퇴)/

epsilon 이 (0,1) 밖(fail-closed).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

타입이 이어지는 다음 연산자(descriptor 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(gicp)

gicp

*Provenance: gicp.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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