geometry op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.geodesic_heat_grid(mask, source=None, *, spacing=1.0, t: 'float | None' = None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import mathgeometry; mathgeometry.geodesic_heat_grid(mask, source=None, *, spacing=1.0, t: 'float | None' = None) -> 'dict'; aus dem Register: opsmath.get("geodesic_heat_grid"))
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2-D 画像・3-D ボリュームの格子の上で、障害物を避けた測地距離を熱法で求める(Crane et al. 2013 の格子版)。
`mask は通れる画素/ボクセルが True の bool 配列(2-D か 3-D)、source は始点の添字(1 点 (i, j[, k])`
か点の列。省略すると最初の通れる画素)。`spacing` は軸ごとの画素の大きさ(スカラーか軸ごと)。
1) (I − tΔ) u = δ(熱を広げる、Δ は通れる画素の間だけを結ぶ 2d+1 点の Laplacian = 障害物は断熱)
2) X = −∇u / |∇u|(面の間の差分で) 3) Δφ = ∇·X を解いて始点で 0 にずらす。
返り値 `{"distance", "t"}`(通れない画素と、始点と繋がらない画素は inf)。
門: 障害物の無い空間ではユークリッド距離へ収束する。画素の Dijkstra(4/8 近傍)は格子の向きの誤差
(4 近傍で最大 41%、8 近傍で最大 8%)が細かくしても消えないが、熱法は消えていく。
Jeder mathops-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• **Komplexe Eingaben lösen ValueError aus** — die Umwandlung nach float64 verwirft den Imaginärteil stillschweigend (numpy meldet nur eine ComplexWarning und liefert eine plausibel aussehende, falsche reelle Zahl). Schreiben Sie .real/.imag/abs() explizit oder nutzen Sie complexops.
• **Masked Arrays mit maskierten Elementen lösen ValueError aus** — die implizite Umwandlung, die die Maske abstreift und die Rohwerte darunter verwendet, wird abgelehnt. Geben Sie explizit an, ob gefüllt oder verworfen wird.
• **NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus** (mit Anzahl abgelehnt — es pflanzt sich durch das gesamte Ergebnis fort).
• Formen sind strikt: 1-D und 2-D werden nie implizit hochgestuft oder gebroadcastet (eine Matrix im Vektor-Slot oder ein Vektor im Matrix-Slot löst ValueError aus; reshapen Sie explizit).
• Größenobergrenze: Operatoren, die eine Matrix nehmen, sowie die stat_histogram-Bins lösen jenseits von mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 67 Mio. Elemente) ValueError aus.
• Leitfaden zur Familie math_metrology
• 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.
• geometry_tour — py -3.11 examples/geometry_tour.py
table als Eingabe)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
geometry)mesh_euler_characteristic · angle_defect · delaunay_triangulate · geodesic_heat · mesh_torus · nurbs_curve · nurbs_circle · nurbs_surface
*Provenance: mathgeometry.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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