compute_fpfh — 3D feature_register op

• 데이터 종류: points × normals → descriptor

• 호출: import feat_fpfh; feat_fpfh.compute_fpfh(points, normals, k=60, n_bins=11)(또는 ops3d.get("compute_fpfh"))

사용법

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

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置

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).*

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