register_cpd_rigid — 3D `deform` op

• Datenarten: points × points → pose

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.register_cpd_rigid(src, dst, iters=50, w=0.0, tol=1e-08) (die Implementierung direkt: import deform3d; deform3d.register_cpd_rigid(src, dst, iters=50, w=0.0, tol=1e-08); aus dem Register: ops3d.get("register_cpd_rigid"))

Verwendung

Schätzt Rotation und Translation per EM mit der starren Variante von Coherent Point Drift (CPD).

Richtet src (bewegt Y, M Punkte) per Starrkörpertransformation an dst (fest X, N Punkte) aus. CPD betrachtet dst über eine isotrope Gauß-Mischung, deren Schwerpunkte bei src liegen; der E-Schritt aktualisiert die weichen Korrespondenzen (posterior), der M-Schritt die Maximum-Likelihood-Starrkörpertransformation und die Varianz. Anders als bei ICP werden Korrespondenzen nicht hart festgelegt, daher robust gegen anfängliche Fehlausrichtung und teilweise Ausreißer. Skala fest auf 1 (rein starr).

Referenz: Myronenko & Song, "Point Set Registration: Coherent Point Drift", 2010.

Argumente:

src: (M,3) bewegte Punktwolke.

dst: (N,3) feste Punktwolke.

iters: maximale Anzahl der EM-Iterationen.

w: Mischungsanteil der Ausreißer (Gleichverteilung) 0≤w<1. 0 bedeutet keine Ausreißer.

tol: Abbruch als konvergiert, wenn die relative Änderung der Varianz σ² unter diesem Wert liegt.

Rückgabewerte:

R: (3,3) Rotation (dst ≈ src @ R.T + t).

t: (3,) Translation.

info: dict. "sigma2" (finale Varianz), "iters", "converged", "rmse"

(RMSE zum nächsten Nachbarn des transformierten src).

Ausnahmen:

ValueError: ungültige Form, zu wenige Punkte, w außerhalb des Bereichs, oder N*M größer als

CPD_MAX_PAIRS (25M) (weil in jeder Iteration eine dichte (N,M)-Verantwortlichkeitsmatrix aufgebaut wird;

beide Punktwolken vorher ausdünnen).

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)

• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.py

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

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

Gleiche Kategorie (`deform`)

tps_fit · tps_warp · register_nonrigid

*Provenance: deform3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

register_cpd_rigid — 3D deform op