scene_flow3d op• 데이터 종류: points × points → pose
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rigid_flow(pts0, pts1, max_iter: 'int' = 20) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import scene_flow3d; scene_flow3d.rigid_flow(pts0, pts1, max_iter: 'int' = 20) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("rigid_flow"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.rigid_flow(...) 는 선언된 out 형 pose 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.rigid_flow.raw(...) 를 쓰거나 scene_flow3d.rigid_flow 를 직접 호출하세요.
pts0 -> pts1 을 설명하는 단일 강체 운동을 최근접 대응 + Kabsch(ICP 풍)로 추정.
항등 변환에서 출발해, 매 반복마다 현재 자세의 점군에서 pts1 으로의 최근접 대응을 잡고, registration.kabsch 로 닫힌 식으로 (R, t) 를 구해 누적한다. 대응 index 가이전 반복과 일치(= 수렴)하거나 max_iter 에서 정지한다. 수렴 판정은 index 의안정성에만 의존하므로 스케일 불변(절대 epsilon 을 쓰지 않는다).
Args:
pts0: (N, 3) 시각 0 의 점군(N >= 3, 회전을 유일하게 정하기 위해).
pts1: (M, 3) 시각 1 의 점군(M >= 1, N 과 일치 불필요).
max_iter: ICP 반복 상한.
Returns:
dict: {"R": (3,3) 회전, "t": (3,) 병진, "rmse": 정합 후의 점-최근접 RMS 거리}. R 은 진짜 회전(det=+1). rmse 는 실측값(사칭 없음).
Raises:
ValueError: 형상 부정, pts0 < 3 점, 또는 pts1 이 비어 있음.
• 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.
• scene_flow_rigid — py -3.11 examples_3d/scene_flow_rigid.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
scene_flow3d)nearest_neighbor_flow · smooth_flow
*Provenance: scene_flow3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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