compute_fpfh — 3D `feature_register` op

• 데이터 종류: points × normals → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)(구현을 직접 호출하려면 import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("compute_fpfh"))

사용법

FPFH 기술자 (N, 3*n_bins) 를 계산(Rusu 2009).

1) SPFH: 각 점 p 와 근방 k 점의 쌍에 대해 (α,φ,θ) 를 구하고, 각 특징을 n_bins 빈으로 히스토그램화.

2) FPFH(p) = SPFH(p) + (1/k)Σ_j (1/d_pj) SPFH(j): 근방 SPFH 를 거리 가중치로 합성.

3 서브 히스토그램을 각각 L1 정규화하여 연결(기본값 33 차원). 각도 특징은 강체 불변.

인수: points (N,3), normals (N,3), k(FPFH 근방 수), n_bins(1 특징당 빈 수).

반환값: (N, 3*n_bins) 의 기술자 행렬. Raises ValueError: points/normals 가 (N,3) 가 아님·행 수 불일치·비유한·N<4 (k-NN 이 k>=3 을 요구하기 때문).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blas_threads_and_memory — 행렬 분해가 느린 이유 — BLAS 스레드·캐시·메모리 배치

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`descriptor` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(`feature_register`)

harris3d_keypoints · iss_keypoints · shot_descriptor · register_spin · register_fpfh · register_shot

*Provenance: feat_fpfh.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

compute_fpfh — 3D feature_register op

사용법