moment_axes — 3D match_pose op

• 数据种类:points → axes

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.moment_axes(points, weights=None)(要直接调用实现,import match3d; match3d.moment_axes(points, weights=None);从台账取用则 ops3d.get("moment_axes"))

用法

点群/加权点的 重心 + 主轴(惯性张量的特征向量)。位姿估计的基础。

返回 (centroid(3,), axes(3,3) 列=主轴, eigvals(3,))。特征值降序。用于旋转的规范化。

定义:将 w 归一化为总和 1,质心 c = Σ w p,散布矩阵 C = Σ w (p−c)(p−c)ᵀ (协方差。与惯性张量 tr(C)I − C 特征向量相同而特征值顺序相反)用 eigh 分解。axes[:, i] 是第 i 大特征值的主轴(降序)。特征值为方差(长度²)。

• 特征向量的符号任意,axes 可能是左手系(det=−1)(match_pca 将第 3 轴

反转为右手系)。

• weights 长度为 N。总和为 0 时除以 0 得 NaN(不抛异常)。点数为 0 会失败(没有验证)。

• 主轴退化(球等)时轴的方向不确定。

后段:match_pca、obb(有向 bbox)、旋转到规范位姿。

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)

• itokawa_pose_canonical — py -3.11 examples_3d/itokawa_pose_canonical.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 axes 作为输入)

fuse_to_voxel

同类别(match_pose)

match_phase_3d · match_pca · match_logpolar_z

*Provenance: match3d.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)。*

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