register_cross — 3D `fusion` op

• 데이터 종류: any × any → pose

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.register_cross(src, src_kind, dst, dst_kind, method='fpfh', samples=15000, **kw)(구현을 직접 호출하려면 import fuse3d; fuse3d.register_cross(src, src_kind, dst, dst_kind, method='fpfh', samples=15000, **kw), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("register_cross"))

사용법

이종 구조 간의 강체 정합. 둘 다 점군으로 변환 → 정합기(fpfh=큰 회전 / icp=coarse init 필요).

예: register_cross((verts,faces),"mesh", scan_pts,"points")로 CAD↔스캔 정합. 반환값 (R, t).

절차: to_points(src, src_kind, samples, **kw)와 to_points(dst, dst_kind, samples, **kw)로 양쪽을 점군으로 만들고, method로 정합기를 고른다.

• "fpfh"(기본값): feat_fpfh.register_fpfh(ps, pd)를 기본 파라미터로 호출(FPFH 기술자 + RANSAC, 초기 자세 불필요, 대회전·부분 중첩에 대응).

• "icp": match3d.icp_point2point_3d(ps, pd, iters=50)(최근접 대응 + Kabsch). 초기 자세 인수는 넘기지 않으므로 src가 dst에 가까운(대략맞춰진) 것이 전제.

• 그 밖에는 ValueError.

반환값: (R, t) — R은 (3, 3), t는 (3,)의 numpy 배열(torch tensor 는 CPU의 numpy로 변환해 반환). 관례는 dst ≈ src @ R.T + t.

주의:

• **kw는 양쪽 to_points에 같은 것이 전달된다("depth"의 fx, fy, cx, cy나 "voxel"의 iso를 한쪽에만 줄 수는 없다).

• samples는 "mesh"의 샘플 수(기본값 15000). 점군의 개수·형태는 검사하지 않는다.

• 좌표계의 차이(to_points 참조: voxel은 (z, y, x) index, depth는 카메라 (x, y, z))는 흡수하지 않는다.

• 정밀도를 조이려면 fpfh의 결과를 초기값으로 icp_point2point_3d를 직접 호출한다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

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)

• transforms_repr — py -3.11 examples_3d/transforms_repr.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`pose` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

같은 카테고리(`fusion`)

fuse_to_voxel

*Provenance: fuse3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

register_cross — 3D fusion op

사용법