normalize — SHAPE2D descriptor op

• 데이터 종류: efdmodel → matrix

• 호출: import fourierdesc; fourierdesc.normalize(model, size_invariant=True)(또는 opsshape2d.get("normalize"))

사용법

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

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。

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)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(descriptor)

elliptic_fourier · reconstruct · invariants · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld

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

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.