moment_axes — 3D match_pose op

• 資料種類:points → axes

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.moment_axes(points, weights=None)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.moment_axes(points, weights=None);從台帳取用則 ops3d.get("moment_axes"))

用法

點群/加權點的 重心 + 主軸(慣性張量的特徵向量)。姿態估計的基礎。

回傳 (centroid(3,), axes(3,3) 行=主軸, eigvals(3,))。特徵值降序。用於旋轉的標準化。

定義:將 w 正規化為總和 1,質心 c = Σ w p,散布矩陣 C = Σ w (p−c)(p−c)ᵀ (共變異數。與慣性張量 tr(C)I − C 特徵向量相同而特徵值順序相反)以 eigh 分解。axes[:, i] 是第 i 大特徵值的主軸(降序)。特徵值為變異數(長度²)。

• 特徵向量的正負號任意,axes 可能是左手系(det=−1)(match_pca 將第 3 軸

反轉為右手系)。

• weights 長度為 N。總和為 0 時除以 0 得 NaN(不拋例外)。點數為 0 會失敗(沒有驗證)。

• 主軸退化(球等)時軸的方向不確定。

後段:match_pca、obb(有向 bbox)、旋轉到標準位姿。

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)

• itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 axes 作為輸入)

fuse_to_voxel

同類別(match_pose)

match_phase_3d · match_pca · match_logpolar_z

*Provenance: match3d.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)。*

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