gicp op• 데이터 종류: points × points → pose
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None, reproducible: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import gicp; gicp.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None, reproducible: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("gicp"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.gicp(...) 는 선언된 out 형 pose 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.gicp.raw(...) 를 쓰거나 gicp.gicp 를 직접 호출하세요.
Generalized-ICP(공분산 가중 마할라노비스 ICP)로 강체 변환 (R,t) 를 추정합니다.
각 반복에서 source→target 의 최근접 대응을 맺고, 잔차 d_i = R·s_i + t - q_i 를가중치 W_i = (C_target[q_i] + R·C_source[s_i]·Rᵀ)⁻¹ 로 측정하는 마할라노비스비용 Σ d_iᵀ W_i d_i 를, 소각 선형화 R ← (I+[ω]×)R 의 Gauss-Newton 으로최소화한다. 각 대응의 야코비안 J_i = [-[R·s_i+t]× | I](3×6)로부터정규 방정식 (Σ J_iᵀ W_i J_i) x = -(Σ J_iᵀ W_i d_i)(6×6)를 풀어 증분 x=[ω|τ] 를 얻고, Rodrigues 로 회전으로 되돌려 누적한다.
공분산은 plane-to-plane(estimate_covariances). point-to-plane 이 target 의법선 방향으로 잔차를 사영하는(rank-1) 것과 달리, GICP 는 source·target 양쪽의 full 3×3 공분산을 합성한 가중치를 쓰므로, 평면적이고 잡음을 포함한 점군에서 강건하다.
ICP 는 로컬 최적화이므로 가까운 초기화를 전제(대략적 매칭이나 init 을 전달).
인수:
source (N,3): 움직이는 쪽의 점군.
target (M,3): 참조 쪽(고정)의 점군.
max_iter: 최대 반복 수.
k: 공분산 추정의 근방 수.
epsilon: plane-to-plane 의 법선 방향 소분산(0<ε<1).
tol: 수렴 임계값. 증분 병진 ‖τ‖ 가 tol×(target 의 RMS 반경) 미만이고
증분 회전 ‖ω‖(rad)가 tol 미만이면 중단(스케일 상대).
init: (R0(3,3), t0(3,)) 의 초기 자세 튜플, 또는 None(단위).
reproducible: True 이면 N 점의 합 Σ J_iᵀ W_i J_i·Σ J_iᵀ W_i d_i 를 ozakimm(Ozaki 스킴)의 축약으로,
자세의 적용을 요소별 연산으로, RMSE 를 math.fsum 으로 한다. source 의 점 순서·BLAS 의 스레드 수에 관계없이
R·t·rmse 가 비트 단위로 같다(공분산의 근방에 거리가 정확히 같은 점이 있으면 근방의 선택 방식이 바뀔 수 있다).
기본값 False 는 종래대로.
반환값:
dict:
"R" (3,3) ndarray — target ≈ R·source + t 를 만족하는 회전.
"t" (3,) ndarray — 병진.
"rmse" float — 최종 대응 위의 유클리드 RMSE(채택 점).
"iterations" int — 실제 반복 수.
예외:
ValueError: 입력 형상 부정 / 점 수 부족 / 수치 발산(비유한) = fail-closed.
• 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.
• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py
pose 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
gicp)*Provenance: gicp.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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