fit op• Datenarten: keypoints → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_curve_principal_axis(points, degree: 'int' = 2, *, isotropy_ratio: 'float' = 0.95) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import measure; measure.fit_curve_principal_axis(points, degree: 'int' = 2, *, isotropy_ratio: 'float' = 0.95) -> 'dict'; aus dem Register: opsfit.get("fit_curve_principal_axis"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Dreht eine schräge gekrümmte Kante auf ihre Hauptachse und passt dann y'=f(x') an.
PCA legt vor der polynomialen Ausgleichung ein stabiles lokales System fest. Ergebnis sind Winkel, Schwerpunkt, Koeffizienten, Achsen, lokale und angepasste Punkte sowie geometrischer RMS; isotrope Punktwolken werden abgewiesen.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• fit_ops_from_knowhow — py -3.11 examples/fit_ops_from_knowhow.py
table als Eingabe)—
fit)*Provenance: measure.py — FIT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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