normalize — SHAPE2D descriptor op

• 資料種類:efdmodel → matrix

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

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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。

詳細使用指南

• shape_description_2d 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 matrix 作為輸入)

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同類別(descriptor)

elliptic_fourier · reconstruct · invariants · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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