typed op• 資料種類:points → signal
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_iss_keypoints", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_iss_keypoints: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_iss_keypoints: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_iss_keypoints: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_iss_keypoints: 其他輸入影像 (文件網站)
ISS（Intrinsic Shape Signatures，相當於 3D 版 Harris）關鍵點偵測。以局部共變異數矩陣的最小特徵值 λ3 作為 saliency，僅將特徵值 distinct（方向 well-defined）的點納入候選，再以 NMS 稀疏選取。旋轉不變。回傳值 = 點的索引陣列。
參數:
• points (N,3)。radius: saliency 用的鄰域球半徑(與點雲相同單位)。
• nms_radius: 非極大值抑制的距離。為 None 時取 0.6*radius。
• gamma21、gamma32: 特徵值比 λ2/λ1、λ3/λ2 的上限(預設 0.99)。只有兩者都
低於此值的點才是候選(排除比值接近 1 = 等向、朝向無法確定的點)。
• max_kp: 回傳的上限。min_neighbors: 鄰域少於此值的點不作為候選(預設 8)。
步驟: 在各點收集 radius 內的鄰域,求以關注點為原點的 2 階矩矩陣 (qᵀq)/n 的特徵值 λ1≥λ2≥λ3(λ1 在 1e-12 以下則排除)。以 λ3 作為 saliency 降冪掃描,丟棄距已採用點小於 nms_radius 的點的貪婪 NMS。回傳值是 int64 的點索引陣列(saliency 降冪)。沒有候選時長度為 0。
注意: 鄰域以關注點為中心(而非質心)。平面上的點，其關注點也在同一平面上，因此 λ3 理論上為 0，捨入殘渣(λ3/λ1 ≤ 1e-9)不作為候選。這是對所有點做鄰域搜尋的 Python 迴圈，因此超過數萬點的點雲應先以 voxel_grid_downsample 抽稀後再使用。直接作為 shot_descriptor 的關鍵點輸入，register_shot 以 saliency 半徑 0.6*radius、NMS 半徑 0.3*radius 呼叫(radius 為 register_shot 的支撐半徑)。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op iss_keypoints。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 gamma21(預設 0.99),b 調整 gamma32(預設 0.99)。
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_iss_keypoints 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 iss_keypoints。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py
signal 作為輸入)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 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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