descriptor_distance — SHAPE2D `descriptor` op

• 데이터 종류: efdmodel × efdmodel → measurement

• 호출: import fourierdesc; fourierdesc.descriptor_distance(m1, m2, n_harmonics=None, scale_invariant=True)(또는 opsshape2d.get("descriptor_distance"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

2 つの形状間の距離(小さいほど似た形)。回転/平行移動/始点/(任意で)スケール不変。

各高調波の楕円 (長軸, 短軸) 特異値不変量(:func:invariants)の L2 距離。

m1, m2 は :func:elliptic_fourier の出力 dict。

자세한 사용 가이드

• shape_description_2d 패밀리 가이드

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• contour_fourier — py -3.11 examples/contour_fourier.py

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

—

같은 카테고리(`descriptor`)

elliptic_fourier · reconstruct · invariants · normalize · fourier_smooth · from_xld

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

descriptor_distance — SHAPE2D descriptor op

사용법