match_pose op• 데이터 종류: points → axes
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.moment_axes(points, weights=None)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.moment_axes(points, weights=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("moment_axes"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
점군/가중 점의 무게중심 + 주축(관성 텐서의 고유벡터). 자세 추정의 기초.
반환값 (centroid(3,), axes(3,3) 열 = 주축, eigvals(3,)). 고유값 내림차순. 회전 정규화에 사용한다.
정의 : "w"를 합계 1로 정규화하고 무게 중심 "c = Σ w p", 산점 행렬 "C = Σ w (p-c) (p-c)ᵀ"
(공분산. 관성 텐서 tr(C)I-C와 고유 벡터는 공통이고 고유치의 순서가 역)를 eigh''로분해한다. axes[:, i] 가 i번째로 큰 고유치의 주축(내림차순). 고유치는 분산(길이²).
• 고유 벡터의 부호는 임의이며, "axes"는 왼손 시스템 (det = -1)이 될 수있다 ( "match_pca"는 제 3 축
반전하여 오른손으로 하고 있다).
• "weights"는 길이 N. 합계 0은 0 나누기로 NaN (예외는 나오지 않음). 점수 0 은 명시적으로 ValueError.
• 주축이 축퇴(구 등)라면 축의 방향은 부정.
후단 : "match_pca", "obb"(유향 bbox), 정규 자세로 회전.
빈 입력 (points이 0 요소)은 ValueError입니다.
• 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.
• itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py
axes 를 입력으로 받는 것)match_pose)match_phase_3d · match_pca · find_surface_pose · match_logpolar_z
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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