deform op• 데이터 종류: points × points → pose
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.register_cpd_rigid(src, dst, iters=50, w=0.0, tol=1e-08)(구현을 직접 호출하려면 import deform3d; deform3d.register_cpd_rigid(src, dst, iters=50, w=0.0, tol=1e-08), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("register_cpd_rigid"))
Coherent Point Drift(CPD) 강체판으로 회전+병진을 EM 추정합니다.
src(이동 측 Y, M점)를 dst(고정 측 X, N점)에 강체 변환으로 맞춘다. CPD는 dst를, src를 중심에 둔 등방 가우스 혼합의 무게중심으로 보고, E 스텝에서 소프트 대응(posterior)을, M 스텝에서 최대우도 강체 변환과 분산을 갱신한다. ICP와 달리 대응을하드하게 정하지 않으므로 초기 어긋남과 부분적 이상값에 강건하다. 스케일은 1 고정(순수 강체).
참고: Myronenko & Song, "Point Set Registration: Coherent Point Drift", 2010.
인수:
src: (M,3) 이동 측 점군.
dst: (N,3) 고정 측 점군.
iters: 최대 EM 반복 횟수.
w: 이상값(균일 분포) 혼합비 0≤w<1. 0이면 이상값 없음.
tol: 분산 σ²의 상대 변화가 이 값 미만이면 수렴으로 보고 중단.
반환값:
R: (3,3) 회전(dst ≈ src @ R.T + t).
t: (3,) 병진.
info: dict. "sigma2"(최종 분산), "iters", "converged", "rmse"
(변환 후 src의 최근접 RMSE).
예외:
ValueError: 형상 부정, 점 수 부족, w 범위 밖, 또는 N*M이
CPD_MAX_PAIRS(25M) 초과(조밀한 (N,M) 책임 행렬을 매 반복 만들기 때문.
두 점군을 솎아낸 뒤 넘긴다).
• 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.
• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.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
deform)tps_fit · tps_warp · register_nonrigid
*Provenance: deform3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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