descriptor op• Data kinds: matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None) (to call the implementation directly, import fourierdesc; fourierdesc.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None); from the registry, opsshape2d.get("contour_fourier_truncation_energy"))
> This operator's description has not been translated yet. The original text follows as it is.
打ち切り次数ごとの予言される誤差(`table`)—— パーセバルの厳密式。
次数 `K で打ち切った再構成 z^K` について、標本上の二乗平均誤差は
`mean|z - z^K|^2 = Σ_{|k| > K} |c_k|^2` に厳密に等しい。だから
再構成を 1 度もせずに「何項あれば何画素まで似るか」を先に言える。
★予言が厳密なのは、係数列が完全なときだけである(`contour_fourier_complex`
を `n_harmonics=None` で呼んだ場合)。打ち切った係数列を渡されると、
捨てられた側のエネルギーは知りようがないので、返る誤差は下界になる
—— 過小に見える誤差を「厳密」と言わないために、ここに書いておく。
返り値: dict(`table`)
"order": 打ち切り次数 `K` の 1-D
"rms_error": 予言される rms 誤差[入力の単位]
"energy_fraction": 残した項が担うエネルギーの割合(`0..1`、単調増加)
"total_energy": `Σ_{k≠0} |c_k|^2(位置 c_0` を除いた形のエネルギー)
"k_max": スペクトルが持つ最大次数
• shape_description_2d family guide
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• poc_one_stroke_epicycles — py -3.11 examples/poc_one_stroke_epicycles.py
table as input)descriptor)elliptic_fourier · reconstruct · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld · contour_fourier_complex
*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.