normalize — SHAPE2D descriptor op

• データ種: efdmodel → matrix

• 呼び出し: import fourierdesc; fourierdesc.normalize(model, size_invariant=True) (または opsshape2d.get("normalize"))

使い方

EFD 係数を「正準ポーズ」の係数へ変換する(第1高調波を基準に整列)。

Kuhl–Giardina の正準化: (1) 第1高調波の位相で 始点 の任意性を除去、(2) 第1

楕円の長軸を基準軸へ回して 向き を揃え、(3) 第1高調波の長軸長で割って 大きさ

を揃える。複数形状を重ねる/平均する等の「正準ポーズ再構成」向け。

注意(honest): 第1高調波がほぼ 円形(長軸≈短軸)の形状では位相 (theta/psi) が

悪条件で不安定になる。不変マッチングには本関数でなく :func:invariants /

:func:descriptor_distance(特異値ベース)を使うこと。

詳しい使い方ガイド

• shape_description_2d ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

型が繋がる次の op(matrix を入力に取れる)

—

同カテゴリ(descriptor)

elliptic_fourier · reconstruct · invariants · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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