shot_descriptor — 3D `feature_register` op

• 数据种类:points × normals → descriptor

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.shot_descriptor(points, normals, kp_idx, tree, radius, n_azim=8, n_elev=2, n_rad=2, n_cos=11)(要直接调用实现,import feat_shot; feat_shot.shot_descriptor(points, normals, kp_idx, tree, radius, n_azim=8, n_elev=2, n_rad=2, n_cos=11);从台账取用则 ops3d.get("shot_descriptor"))

用法

SHOT 描述子(Tombari 2010)。在每个关键点建立 LRF,取球形支撑域。

将支撑域划分为径向2×仰角2×方位8=32 个空间单元,在各单元中将"LRF z 轴与邻域点法线的 cos 角"以 quadrilinear 插值累积到 n_cos=11 个 bin 的直方图 → 对 32×11=352 维做 L2 归一化。返回值 (Kp,352)。无法求 LRF 的点为零向量。

Raises ValueError: normals 的行数与 points 不一致时(混入其他点云的法线会使邻域 index 越界并产生原始 IndexError — 与 compute_fpfh 同类)。

参数: points (N,3)、normals (N,3) 单位法线、kp_idx 为关键点的点索引(iss_keypoints 的输出)、tree 为由 points 构建的 scipy.spatial.cKDTree(由调用方准备)、radius 为支撑半径(同时用于 LRF 估计与邻域收集)。改变 n_azim、n_elev、n_rad、n_cos 后维数为 n_azim*n_elev*n_rad*n_cos。

步骤: LRF 取带距离权重 max(radius-d, 0) 的协方差的特征向量(x=最大、z=最小特征值),对齐到邻域多数派的符号并化为右手系。邻域少于 5 点或 LRF 退化的关键点保持零向量(在匹配侧被排除)。各邻域点在径向、仰角(arccos(qz/r)/π)、法线 cos 角上以 bin 中心 0.5 为基准线性插值,方位在圆环上 wrap 后累积,最后逐行 L2 归一化。返回值为 float64 (len(kp_idx), n_azim*n_elev*n_rad*n_cos)(默认 352)。比较 2 个点云时,两侧须使用相同的 radius 与相同的法线符号规则(法线方向反转会使 cos 角直方图翻转)。register_shot 将此函数应用于两个点云, 一直执行到匹配与 RANSAC。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• blas_threads_and_memory — 矩阵分解为何慢 —— BLAS 线程、缓存、内存布局

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `descriptor` 作为输入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同类别(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · compute_fpfh · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_shot.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

shot_descriptor — 3D feature_register op

用法